APRESJAN, Valentina, Vít BAISA, Olga BUIVOLOVA a Olga KULTEPINA. RuSkELL: Online Language Learning Tool for Russian Language. Online. In Tinatin Margalitadze, George Meladze. Proceedings of the XVII EURALEX International congress. Tbilisi: Ivane Javakhishvili Tbilisi State University, 2016, s. 292-299. ISBN 978-9941-13-542-2.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název RuSkELL: Online Language Learning Tool for Russian Language
Autoři APRESJAN, Valentina (643 Rusko), Vít BAISA (203 Česká republika, garant, domácí), Olga BUIVOLOVA (643 Rusko) a Olga KULTEPINA (643 Rusko).
Vydání Tbilisi, Proceedings of the XVII EURALEX International congress, od s. 292-299, 8 s. 2016.
Nakladatel Ivane Javakhishvili Tbilisi State University
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Gruzie
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
Kód RIV RIV/00216224:14330/16:00090690
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-9941-13-542-2
UT WoS 000392695200030
Klíčová slova anglicky online language tool; Sketch Engine for Language Learning; sketches; collocations
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: Mgr. Michal Petr, učo 65024. Změněno: 20. 7. 2018 14:36.
Anotace
RuSkELL ("Russian + Sketch Engine for Language Learning") is a new online resource intended for researchers and learners of Russian. It incorporates a specially pre-processed corpus and the interface which allows users to search for phrases in sentences, extract salient collocates and show similar words. The tool builds upon its English counterpart SkELL (Baisa & Suchomel 2014). The aim of the project is to adapt the existing SkELL tool to Russian, improve its performance and make it user-friendly to Russian users. The existing problems include errors in query output and insufficiently transparent interface. The project aspires to solve them by 1) modifying Sketch grammar rules to exclude irrelevant output and to add informative collocations unaccounted for in the existing Sketch grammar; 2) providing collocation groups with easy-to-understand labels in Russian. We describe the process of building the language data and problems we need to address to accommodate the tool for the specificities of the Russian language.
Návaznosti
LM2015071, projekt VaVNázev: Jazyková výzkumná infrastruktura v České republice (Akronym: LINDAT-Clarin)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Projekt LINDAT-Clarin - Vybudování a provoz českého uzlu pan-evropské infrastruktury pro výzkum
MUNI/A/0945/2015, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace V.
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace V., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
7F14047, projekt VaVNázev: Harvesting big text data for under-resourced languages (Akronym: HaBiT)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Harvesting big text data for under-resourced languages
VytisknoutZobrazeno: 23. 7. 2024 20:30