В статье анализируются данные семантической векторной модели Основного корпуса НКРЯ. Рассматриваются группы ассоциатов существительных, контекстная близость которых превышает порог 0,5. К корпусным данным групп ассоциатов применяются теоретические методы анализа лексико-семантических отношений. Более абстрактно основной вопрос статьи можно сформулировать следующим обра зом: насколько имеющиеся теоретические представления о лексико-семантических отношениях между лексемами в языке — такие как гиперонимия (родо-видовые отношения), меронимия (отношения часть-целое), синонимия — соотносимы с корпусными данными о близости контекстов употребления этих лексем. В статье показывается, что привлечение данных близости семантических векторов дает возможность увидеть более сложно организованную систему лексико-семан ти ческих отношений. Эта система, с одной стороны, позволяет сравнивать пары лексем внут ри одного типа отношений по шкале ближе-дальше и, таким образом, выделить аналог семантических прототипов на основании корпусных данных. С другой стороны, выявляется зависимость реализации лексико-семантических отношений от экстралингвистических параметров, таких как дистрибуция по сфере употребления текстов, связанность употребления лексем с определенными текстовыми жанрами, а также социокультурные факторы, влияющие на доминацию определенных контекстов
Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.
Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.
Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!
Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.
Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.
Спасибо, понятно.