Системы и средства информатики
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Системы и средства информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Системы и средства информатики, 2017, том 27, выпуск 4, страницы 164–176
DOI: https://doi.org/10.14357/08696527170413
(Mi ssi552)
 

Эта публикация цитируется в 12 научных статьях (всего в 12 статьях)

Методы анализа частотности моделей перевода коннекторов и обратимость генерализации статистических данных

И. М. Зацман, М. Г. Кружков, Е. Ю. Лощилова

Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук
Список литературы:
Аннотация: Рассматриваются методы анализа частотности аннотаций коннекторов русского языка и моделей их перевода на французский язык, реализованные в надкорпусной базе данных (НБД), содержащей параллельные тексты. Кроме них НБД содержит двуязычные аннотации переводных соответствий, включающих одновременно как рубрики исследуемых языковых единиц, в данном случае коннекторов, так и рубрики их переводов, найденных в параллельных текстах. Рубрики, проставляемые лингвистами в НБД и принадлежащие к фасетным классификациям, многоаспектно описывают модели перевода исследуемых языковых единиц. Характерной чертой реализации в НБД методов анализа частотности коннекторов и моделей их перевода является обратимость процесса вычисления статистических данных. Другими словами, значение частотности некоторого коннектора является гиперссылкой к списку аннотаций случаев употребления этого коннектора в параллельных текстах НБД. Поддержка в НБД фасетных классификаций обеспечивает возможность проведения многоаспектного статистического анализа аннотированных коннекторов и моделей их перевода. При этом получаемые статистические данные являются верифицируемыми, так как динамически формируются ссылки от вычисленных данных к спискам соответствующих им аннотаций. Основная цель статьи заключается в описании методов анализа частотности моделей перевода коннекторов, включая те методы, которые обеспечивают обратимость процесса генерализации вычисляемых статистических данных о моделях перевода разной степени обобщения.
Ключевые слова: надкорпусная база данных; модели перевода; аннотирование моделей перевода; фасетные классификации; корпусная лингвистика; генерализация; обратимость процесса генерализации.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 16-06-00070_а
Исследование выполнено при частичной финансовой поддержке РФФИ (проект 16-06-00070).
Поступила в редакцию: 15.09.2017
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: И. М. Зацман, М. Г. Кружков, Е. Ю. Лощилова, “Методы анализа частотности моделей перевода коннекторов и обратимость генерализации статистических данных”, Системы и средства информ., 27:4 (2017), 164–176
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ZatKruLos17}
\by И.~М.~Зацман, М.~Г.~Кружков, Е.~Ю.~Лощилова
\paper Методы анализа частотности моделей перевода коннекторов и обратимость генерализации статистических данных
\jour Системы и средства информ.
\yr 2017
\vol 27
\issue 4
\pages 164--176
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ssi552}
\crossref{https://doi.org/10.14357/08696527170413}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=30562408}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ssi552
  • https://www.mathnet.ru/rus/ssi/v27/i4/p164
  • Эта публикация цитируется в следующих 12 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Системы и средства информатики
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:257
    PDF полного текста:59
    Список литературы:49
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024