Структуры данных для хранения языкового материала: принципы и оптимизация

В данной статье представлен универсальный подход к созданию специализированного корпуса аннотированных данных, предназначенного для обучения модели извлечения информации из научной литературы по узкой специализации. Процесс включает в себя сбор данных, разработку принципов аннотирования с учетом лингвистических особенностей академических текстов и контекстуальных характеристик. Обсуждаются как общие структуры данных в программировании (массивы, списки, деревья), так и специализированные (корпусы, лексиконы, онтологии), адаптированные для решения лингвистических задач. Особое внимание уделяется принципам оптимизации, включая унификацию метаданных, многоуровневую разметку, обеспечение репрезентативности и поддержку мультимодальности. Теоретической базой послужили работы по корпусной лингвистике, лингвосемиотическим основаниям изучения научного дискурса, проектированию лингвистических онтологий и разработке структур данных для лингвистических исследований. Рассматривается методология автоматической обработки текстов как неотъемлемый компонент работы с такими структурами, включая классификацию методов (статистические, на основе правил, машинное обучение) и этапы анализа (морфологический, синтаксический, семантический). Теоретическая значимость и практическая ценность работы заключается в том, что она вносит вклад в развитие корпусной лингвистики, в части изучения возможностей и проблем, возникающих в процессе корпусных исследований. Отмечается, что способность структур данных справляться с лингвистической неоднозначностью и отражать сложные взаимосвязи между языковыми элементами, используя механизмы логического вывода и принципы синергетики, является важным критерием для создания интеллектуальных систем. Предполагается дальнейшее использование обученной модели для автоматического извлечения данных из большого массива неразмеченной литературы, которые сформируют граф знаний предметной области. Подобный граф знаний открывает возможности для решения прикладных задач, включая составление частотных словарей по узким научным специальностям, отслеживание тенденции смены терминологического аппарата, в том числе появление новой терминологии.

корпус текстов, языковой материал, научные данные, извлечение информации, автоматическая обработка текстов, принципы разработки, структура данных, разметка, аннотирование, граф знаний