Parameters of lexical constructions in predictive language models for Russian

Abstract

В данной работе исследуются оптимальные параметры, влияющие на результаты обучения предсказывающих языковых моделей, и оценивается их способность определять возможные именные словосочетания на основании текстов на русском языке.

В работе рассматриваются теоретические стороны вопроса, такие как классификации и свойства лексических конструкций, а также существующие методы к их выделению. В практической части исследования описаны эксперименты по поиску лучшего набора параметров для различных корпусов, отличающихся по размеру и жанру. Продемонстрировано, как результаты могут быть применены к задачам автоматического выделения именных словосочетаний и определения значений лексических функций.

This graduation paper addresses the issue of finding optimal parameters that can influence the training results of predictive language models. In the paper, we evaluate the ability of such models to extract noun phrases based on the texts written in Russian.

We analyze the theoretical issues related to the question such as classifications of lexical construction, their properties, and the existing algorithms of construction detection. In the practical part of the paper, we give the description of our experiment which consists of finding the best set of parameters for various corpora of various genres. It is demonstrated how the results can be applied to the tasks of detecting noun phrases and the values of lexical functions.