Scientific Library of Tomsk State University

   E-catalog        

Image from Google Jackets
Normal view MARC view

Технические аспекты разметки бимодального корпуса Е. Н. Погодаева

By: Погодаева, Елена НиколаевнаMaterial type: ArticleArticleContent type: Текст Media type: электронный Other title: Technical aspects of bimodal corpus tagging [Parallel title]Subject(s): корпус устной речи | русско-тюркский билингвизм | аннотированиеGenre/Form: статьи в сборниках Online resources: Click here to access online In: Актуальные проблемы лингвистики и литературоведения. Вып. 20 : сборник материалов VI (XX) Международной конференции молодых ученых, г. Томск, 18–19 апреля 2019 г Вып. 20. С. 98-99Abstract: В статье освещаются принципы морфологической разметки подкорпуса устной речи тюркско-русских билин вов (шорско-русский билингвизм). Приведены предварительные результаты применения инструментов морфологического анализа текстов записи устной речи на основе Mystem, а также многоуровневого аннотирования бимодального корпуса в ELAN. The article covers morphological tagging principles of Russian-Turkic bilingual oral speech sub-corpus (Shor-Russian bilingualism). It presents preliminary results of applying of Mystem based morphological analysis tools to oral speech transcript texts, as well as multilevel annotation of bimodal Corpus in ELAN.
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
No physical items for this record

Библиогр.: 6 назв.

В статье освещаются принципы морфологической разметки подкорпуса устной речи тюркско-русских билин
вов (шорско-русский билингвизм). Приведены предварительные результаты применения инструментов морфологического анализа текстов записи устной речи на основе Mystem, а также многоуровневого аннотирования бимодального корпуса в ELAN.

The article covers morphological tagging principles of Russian-Turkic bilingual oral speech sub-corpus (Shor-Russian
bilingualism). It presents preliminary results of applying of Mystem based morphological analysis tools to oral speech
transcript texts, as well as multilevel annotation of bimodal Corpus in ELAN.

There are no comments on this title.

to post a comment.