В статье затрагиваются актуальные вопросы выявления и описания лексической многозначности. Эта проблема выступает на первый план в современной компьютерной лингвистике. Существующие сейчас методы автоматического разрешения многозначности во многих отношениях различаются, однако их роднит общая черта – опора на контекст. Между тем изучение лексической многозначности вне контекста и исследование того, как многозначные слова представлены в сознании носителей языка, тоже представляет значительный научный и практический интерес. В статье кратко характеризуются основные подходы к разрешению лексической многозначности с учетом контекста в узком смысле (окружающий текст) и широком смысле (ситуационный контекст) и уточняется роль корпусных методов при выделении и описании значений слов. Приводятся экспериментальные данные, позволяющие выделять наборы лексем полисемичных слов, различающиеся для разных групп информантов, и ранжировать лексемы внутри одной вокабулы. Ставится проблема различения относительной и абсолютной многозначности и особенностей их лексикографического описания.

Статья посвящена обзору работ последних лет, в которых теоретическая исследовательская задача решается с помощью методов или инструментов, используемых в компьютерной лингвистике. В обзоре проводится подробный анализ того, как именно с помощью применения того или иного инструмента или метода можно получить новые знания о природе языка. В частности, выделяются два основных направления, развитие которых в рамках теоретических исследований представляется чрезвычайно перспективным. Это, с одной стороны, применение алгоритмов машинного обучения как предсказательной модели для описания многофакторных языковых явлений, с другой стороны, использование возможностей, открывающихся для типологических исследований и межъязыковых сравнений благодаря созданию множества «глубоко аннотированных» корпусов для разных языков, т. е. корпусов со сложной разметкой, например, синтаксической или референциальной. Уже сейчас объем имеющихся различных данных позволяет делать определенные выводы о свойствах тех или иных универсалий, которые были описаны раньше в теоретических типологических работах. Ключевые слова: дативная альтернация, категория определенности, компьютерная лингвистика, машинное обучение, синтаксический корпус, теория языка, типология, референциальный выбор.

Статья посвящена обзору современных тематик и актуальных направлений компьютерной лингвистики на основе анализа материалов одной из конференций в этой области, а именно 24-й Международной конференции по компьютерной лингвистике COLING 2012. В обзоре приводится анализ основных подходов и проблемных точек в таких традиционных областях автоматической обработки текста, как автоматический морфологический и синтаксический анализ, машинный перевод и др. Также подробно рассматриваются современные задачи автоматического извлечения информации из текста, такие как извлечение фактов, извлечения мнений, анализ контента на основе привлечения онтологических ресурсов веба. Делается вывод о том, что для современного уровня развития компьютерной лингвистики характерно вовлечение все более сложных уровней лингвистического анализа в сферу автоматического анализа, применение гибридных подходов в решении задач компьютерной обработки текстов, совмещающих машинное обучение и алгоритмические методы. При этом уровни сложности современных задач обработки текстов, таких, как извлечение временной референции в тексте, анализ структуры дискурса и многие другие, требуют активного привлечения экспертных лингвистических знаний.