Мадэль аўтаматызаванай ідэнтыфікацыі амографаў для беларускай мовы

Мэты. Мэтай працы з’яўляецца апісанне прататыпнай сістэмы для аўтаматызаванага здымання аманіміі ў электронных тэкстах на беларускай і рускай мовах. Гэта звязана з актуальнай праблемай аўтаматычнай апрацоўкі тэкстаў на марфалагічным узроўні, працэс якой ускладняецца флектыўнасцю беларускай мовы з разнастайнай і багатай сістэмай марфалагічных характарыстык часцін мовы.

Метады. У працы выкарыстоўваюцца правілавыя метады ідэнтыфікацыі амаграфіі і метады, заснаваныя на ведах.

Вынікі. Прапанаваны метады і падыходы для праектавання сістэм аўтаматычнага вызначэння амографаў. Падрабязна прадстаўлены метад, заснаваны на ведах, на аснове якога распрацаваны пакрокавы алгарытм ідэнтыфікацыі амографаў і рэалізаваны эфектыўны і хуткадзейны прататып для іх здымання на рускай і беларускай мовах.

Заключэнне. Прадстаўлены працоўны прататып пошуку амографаў, які з’яўляецца першым рэсурсам па здыманні шматзначнасці для беларускай мовы ў адкрытым доступе.

1. Word Sense Disambiguation: Algorithms and Applications / eds.: E. Agirre, P. Edmonds. – Springer, 2007. – Series: Text, Speech and Language Technology. – Vol. 33. – 377 р.

2. Ширшикова, А. А. О проблемах омонимии / А. А. Ширшикова // Альманах современной науки и образования. – Тамбов : Грамота, 2012. – № 2(57). – C. 190–192.

3. Tian, T. Improving web search results for homonyms by suggesting completions from an ontology / T. Tian, J. Geller, S. A. Chun // Current Trends in Web Engineering – 10th Intern. Conf. on Web Engineering, ICWE 2010 Workshops, Vienna, Austria, July 2010. – Vienna, Austria, 2010. – P. 41–44.

4. Van den Beukel, S. Homonym detection for humor recognition in short text / S. van den Beukel, L. Aroyo // Proceedings of the 9th Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment and Social Media Analysis, Brussels, Belgium, 31 October 2018. – Brussels, Belgium, 2018. – P. 286–291.

5. Pozdniakov, K Regular homophones: a tool for semantic typology and for linguistic reconstruction / K. Pozdniakov, G. Segerer // Africana Linguistica. – 2019. – Vol. 25. – P. 231–279.

6. Roll, U. Using machine learning to disentangle homonyms in large text corpora / U. Roll, R. A. Correia, O. Berger-Tal // Conservation Biology. – June 2018. – Vol. 32, iss. 3. – P. 716–724.

7. Рысаков, С. В. Статистические методы снятия омонимии / С. В. Рысаков, Э. С. Клышинский // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. – 2015. – № 18. – С. 555–563.

8. Navigli, R. Structural semantic interconnections: a knowledge-based approach to word sense disambiguation / R. Navigli, P. Velardi // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – July 2005. – Vol. 27, iss. 7. – P. 1075–1086.

9. Гатауллин, Р. Р. Аналитический обзор методов разрешения морфологической многозначности / Р. Р. Гатауллин // Электронные библиотеки. – 2016. – Т. 19, № 2. – С. 98–114.

10. Зеленков, Ю. Г. Вероятностная модель снятия морфологической омонимии на основе нормализующих подстановок и позиции соседних слов / Ю. Г. Зеленков, И. В. Сегайлович, В. А. Титов // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии : тр. Междунар. конф. «Диалог-2005», Звенигород, 1–6 июня 2005 г. – М. : Наука, 2005. – C. 616–638.

11. Мухамедшин, Д. Р. Модуль разрешения морфологической неоднозначности: архитектура и организация базы данных / Д. Р. Мухамедшин, Д. Ш. Сулейманов // Программные продукты и системы. – 2020. – Т. 33, № 1. – C. 38–46.

12. Порохнин, А. А. Анализ статистических методов снятия омонимии в текстах на русском языке / А. А. Порохнин // Вестник АГТУ. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2013. – № 2. – С. 168–174.

13. Лесько, О. Н. Использование онтологии предметной области для снятия омонимии в естественно-языковых текстах / О. Н. Лесько, Ю. В. Рогушина // Проблеми програмування : науковий журнал. – 2017. – № 2. – С. 61–71.

14. Зинькина, Ю. В. Разрешение функциональной омонимии в русском языке на основе контекстных правил / Ю. В. Зинькина, Н. В. Пяткин, О. А. Невзорова // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии : тр. Междунар. конф. «Диалог-2005», Звенигород, 1–6 июня 2005 г. – М. : Наука, 2005. – С. 198–202.

15. Okrut, T. Context-sensitive homograph disambiguation with NooJ in Belarusian and Russian electronic texts / T. Okrut, B. Lobanov, Y. Yakubovich // Intern. Scientific Conf. on the Automatic Processing of Natural-Language Electronic Texts ―NooJ’2015‖, Minsk, Belarus, 11–13 June 2015. – Minsk : UIIP NASB, 2015. – P. 48.

16. Камп’ютарна-лінгвістычныя сэрвісы www.corpus.by для аўтаматычнай апрацоўкі тэкстаў / Я. С. Качан [і інш.] // Нацыянальна-культурны кампанент у літаратурнай і дыялектнай мове : зб. навук. арт. – Брэст : БрДУ імя А. С. Пушкіна, 2016. – C. 93–104.

17. The problem of automatic search and determonation of homonyms for the Belarusian and Russian languages / Ya. Zianouka [et al.] // Информационные технологии в промышленности, логистике и социальной сфере. – Минск : Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, 2021. – С. 182–184.

18. Новы Запавет – Кніга Прыповесьцяў : пер. А. Бокуна. – Мінск : Пазітыў-цэнтр, 2016. – 511 с.