kmp-matrix

Компьютерное (вычислительное) моделирование языковых феноменов:

графематических и фонетических конструкций,

устной речи,

письменного текста,

диалогов,

синтаксических конструкций,

компьютерных языков и др.

Цель преподавания:

формирование лингвистических и технологических компетенций в области компьютерного моделирования языковых феноменов и языков.

Задачи:

овладение системой знаний о научных основах компьютерного моделирования, его предмете, задачах, методах и путях их решения, инструментарии, лингвистических и педагогических приложениях;

расширение и закрепление опыта в области постановки и решения профильных задач на основе использования современных компьютерных моделей, навыков работы с современными системами и сервисами компьютерного моделирования языковых феноменов;

освоение основных методов и средств компьютерного моделирования, получение и закрепление навыков комплексного использования средств вычислительной техники в решении задач автоматизации обработки языковой информации;

приобретение начального опыта научного анализа информационной составляющей текстовых сообщений и поиска путей их решения на основе использования систем и средств компьютерного моделирования.

Электронная образовательная среда (ЭОС) представляет собой системно организованную совокупность сетевых коммуникационных технологий, программного и организационного обеспечения, которая позволяет на основе интеграции электронных пособий по конкретным учебным курсам с элементами дистанционного обучения эффективно удовлетворить образовательные потребности студентов в контексте решения педагогических задач.

ЭОС реализуется на аппаратном обеспечении учебного компьютерного класса, включенного в LAN университета, подключенного к Интернету по широкополосной линии, имеющего возможность использования современных интернет-сервисов.

ЭОС включает: учебный материал, аппарат организации усвоения по всем темам курса, средства и технологии сетевых коммуникаций, позволяющие реализовать дидактически и организационно эффективную систему выполнения учебных поручений и контроля их успеваемости; систему учебных сетевых коммуникаций для решения программных задач преподаваемого курса.

ЭОС предполагает реализацию инвариантного и вариативного компонентов содержательного, организационного, программного планов. Посредством модульной открытой структуры ЭОС, обеспечивается простота обновления содержательного материала, оперативный учет особенностей протекания процесса обучения, а также изменений в планах и программах учебных дисциплин.

Ядро ЭОС представляет собой учебно-методический комплекс в виде Web-сайта, размещенного на сервере учебного компьютерного класса. Доступ к нему возможен с каждого рабочего места студента по локальной компьютерной сети. Сайт создан с использованием HTML, CSS, Flash, JavaScript, Java.

Учебный материал представляет собой развернутый иллюстрированный гипертекст.

Аппарат усвоения и ориентировки ЭОС включает:

практические задания;

перечень практических умений;

проектные задания;

материалы для антаподозиса;

лексику для учебного терминологического словаря;

учебные, контрольные и диагностические тесты.

Студенты имеют возможность работать с пособием в домашних условиях, располагают точной копией учебного материала, находящегося на серверах учебных лабораторий.

Компьютерные программы (не требующие инсталляции) встроены прямо в электронное пособие. Вместе с тем пособие является открытой системой для внешних источников информации и программных средств.

Ведущие исследовательские и образовательные центры лингвистического компьютерного моделирования:

Лабараторыя распазнавання і сінтэзу маўлення (Аб’яднаны інстытут праблем інфарматыкі Нацыянальнай акадэміі навук Беларусі: https://ssrlab.by/

Центр речевых технологий (ЦРТ: https://www.speechpro.ru/)

OpenAI (https://openai.com/)

Яндекс (https://yandex.ru/alice)

Google (https://russia.googleblog.com/)

Amazon (https://aws.amazon.com/ru/transcribe/)

Microsoft (https://news.microsoft.com/ru-ru/microsoft-blogi/)

Боев В.Д., Сыпченко Р.П. Компьютерное моделирование Издательство: М.: НОУ "Интуит", 2019 – 525 с.

Николаев И.С., Митренина О.В., Ландо Т.М. Прикладная и компьютерная лингвистика М.: Ленанд, 2016. – 316 с.

Майер Р. В. Компьютерное моделирование: учебно-методическое пособие для студентов педагогических вузов [Электронное учебное издание на компакт-диске]. – Глазов: Глазов. гос. пед. ин-т, 2015. – 24,3 Мб.

Исаев Г.Н. Моделирование информационных ресурсов: теория и решение задач: учебное пособие / Г.Н. Исаев. - М.: Альфа-М: ИНФРА-М, 2010. - 224 с.

Боярский, К.К. Введение в компьютерную лингвистику: учебное пособие. – СПб: НИУ ИТМО, 2013. – 72 с.

Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика : учеб. пособие / Большакова Е.И., Клышинский Э.С., Ландэ Д.В., Носков А.А., Пескова О.В., Ягунова Е.В. – М.: МИЭМ, 2011. – 272 с.
Богуславская, В.В. Моделирование текста : лингвосоциокультурная концепция : Анализ журналистских текстов / В.В. Богуславская . – Изд. 3-е . – М. : Изд-во ЛКИ, 2011 . – 276 с.
Эпштейн, М.Н. Проективный словарь гуманитарных наук / Михаил Наумович Эпштейн. – М.: НЛО, 2017. – 616 с.
Майер Р.В. Основы компьютерного моделирования: Учебное пособие. – Глазов: ГГПИ, 2005. – 25 с. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://ggpi.org/metod/kaf_d_ph/komp_model/kom-mod.html#0
Лузина Л.И. Компьютерное моделирование: Учебное пособие. − Томск: Томский межвузовский центр дистанционного образования, 2001. − 105 с.
Пентус, А.Е., Пентус М.Р. Теория формальных языков: учебное пособие. – М.: МГУ, 2004. – 80 с.
Лапшин В.А. Онтологии в компьютерных системах. М., Научный Мир, 2017. – 315с.
Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика : учеб. пособие / Большакова Е.И. [и др.]. – М.: МИЭМ, 2011. – 272 с.
Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Бекасово, 26–30 мая 2010 г.). Вып. 9 (16). – М.: Изд-во РГГУ, 2010.
Лингвистика для всех. Летние лингвистические школы 2005 и 2006 / Ред.–сост. Е.В. Муравенко, О.Ю. Шеманаева. – М.: МЦНМО, 2008. – 440 с.
Зализняк А.А. Из заметок о любительской лингвистике. – М.: Русский Миръ, 2008. – 240 с.
Волкова, И.А. Введение в компьютерную лингвистику. Практические аспекты создания лингвистических процессоров: учебное пособие. – М., 2006. – 43 с.
Апресян, Ю.Д. Лингвистический процессор для сложных информационных систем / Ю.Д. Апресян [и др.]. – М.: Наука, 1992. – 256 с.
Мельчук, И.А Опыт теории лингвистический моделей «Смысл Текст». – М.: Школа «Языки русской культуры», 1999. – 346 с.
Макеева Л.Б. Язвк, онтология и реализм. – М. ВШЭ, 2011. – 312с.

Карпов О.Н. Технология построения устройств распознавания речи. – Днепропетровск., 2001. – 184 с.
Марчук Ю.Н. Компьютерная лингвистика: учебное пособие, М., АСТ Восток-Запад, 2007, 317с.
Компьютерная лингвистика: научное направление и учебная дисциплина [Текст]: сборник научных статей. Вып. 1 / В. И. Коваль (ответств. ред.) [и др.]; М-во образования РБ, ГГУ им. Ф. Скорины. – Гомель: ГГУ им. Ф. Скорины, 2010. – 236 с.
Кривнова О.Ф. Речевые корпуса на новом технологическом витке // Речевые технологии. 2008. № 2. С. 13–24.
Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Бекасово, 26–30 мая 2010 г.). Вып. 9 (16). — М.: Изд-во РГГУ, 2010.
Ронжин А.Л. Особенности автоматического распознавания разговорной русской речи //Труды первого междисциплинарного семинара «Анализ разговорной русской речи», (АРЗ-2007).- СПб.: ГУАП, 2007.
Белоногов, Г.Г. Компьютерная лингвистика и перспективные информационные технологии. – М.: Русский мир, 2004. – 248 с.

Wolfram|Alpha — computational knowledge engine)
https://www.wolframalpha.com/
Русская корпусная грамматика
http://rusgram.ru/
Верные слова (интерактивный онлайн-учебник русского языка)
https://vsrussian.com/
Национальный корпус русского языка
http://www.ruscorpora.ru/
OpenCorpora: открытый корпус русского языка
www.opencorpora.org
Corpus Albaruthenicum
http://grid.bntu.by/corpus/
Link Grammar for Russian - Грамматика связей для русского языка - Разбор предложения
http://www.sz.ru/parser/
Система лингвистического поиска для русского, английского и немецкого языков, доступная с сайта
http://aot.ru/
Онлайновая лингвистическая лаборатория Microsoft
http://labs.microsofttranslator.com/
Проект «Сеть словесных ассоциаций»
http://wordassociations.ru/
Машинный фонд Института русского языка им. В. В. Виноградова РАН
Упсальский и Тюбингенский корпуса (доступны для скачивания)
Генеральный интернет-корпус русского языка (доступен для поиска после регистрации, корпус со снятой омонимией — для скачивания)
Тестовый корпус с параллельной синтаксической разметкой (доступен для онлайн-поиска)
RUS-Treebank: корпус с автоматической разметкой синтаксических зависимостей (доступен для онлайн-поиска)
Русский учебный корпус: образцы устной и письменной речи изучающих русский язык как иностранный и так называемых эритажных говорящих (доступен для онлайн-поиска)
Корпус русских учебных (академических) текстов (КРУТ): коллекция текстов на русском языке, написанных студентами разных вузов (доступен для онлайн-поиска)
Белорусский N-корпус (доступен для онлайн-поиска)
Белорусский библейский корпус (доступен для онлайн-поиска)
Экспериментальный корпус белорусского языка (доступен для скачивания)
Corpus Albaruthenicum — корпус научных белорусских текстов (доступен для онлайн-поиска)
Национальный корпус польского языка (доступен для онлайн-поиска)
Британский национальный корпус (BNC) (тестовая версия доступна для онлайн-поиска, полная версия платная)
Немецкий справочный корпус (DeReKo) (доступен для онлайн-поиска через программу-клиент COSMAS II, требуется регистрация)
Банк данных разговорного немецкого (DGD) (требуется регистрация)
Universal Dependencies: размеченные в едином формате синтаксические корпуса 47 языков
WebCorp: Инструмент для построения конкордансов на материале Интернета для разных языков (Web-as-Corpus)
Лингвистический энциклопедический словарь
GPT-3 (модель для генерации текстов от OpenAI)
Датасет Schema-Guided Dialogue (SGD, опубликован Googl) для обучения виртуальных ассистентов — крупнейший из находящихся в открытом доступе набор диалогов: 18 000 проблемно-ориентированных размеченных диалогов между людьми и виртуальным ассистентом по 17 темам (СМИ, банки, мероприятия, путешествия, погода ++). Подробно в блоге Google. Исследовательская работа на arXiv, исходный код на GitHub.
Датасет Dinner Party Corpus (DiPCo, открыт Amazon), для решения проблемы «эффекта вечеринки» — восприятия и распознавания речи сразу нескольких спикеров в шумном месте (читать)
КОРПУСА ЗВУЧАЩЕЙ РЕЧИ
http://www.dialog-21.ru/ (сайт международной конференции по компьютерной лингвистике и интеллектуальным технологиям