Рычкова Людмила Васильевна приняла участие в разработке сетевого проекта (COST Action) "NexusLinguarum - European network for Web-centred linguistic data science”
Сетевой проект (COST Action) "NexusLinguarum - European network for Web-centred linguistic data science” (Европейская сеть для веб-ориентированной науки о лингвистических данных), в котором участвует Гродненский государственный университет имени Янки Купалы, поддержан и будет финансироваться.
Проект получил высокую оценку экспертов, предложение получило 47/50 баллов.
В разработке проектного предложения приняла непосредственное участие профессор кафедры перевода и межкультурной коммуникации Рычкова Людмила Васильевна. Приглашение гродненских ученых к участию в международном научном проекте высокого уровня является свидетельством признания их достижений в области лингворесурсологии – новейшего интердисциплинарного направления лингвистической науки, получившей новый импульс к развитию в цифровом пространстве.
Тематика проекта соответствует концепции цифрового университета, которая успешно реализуется в Купаловском вузе.
Ниже приводится краткое содержание проекта в оригинале.
Title: European network for Web-centred linguistic data science
Acronym: NexusLinguarum
Summary
The main aim of this Action will be to promote synergies across Europe between linguists, computer scientists, terminologists, and other stakeholders in industry and society, in order to investigate and extend the area of linguistic data science.
We understand linguistic data science as a subfield of the emerging “data science”, which focuses on the systematic analysis and study of the structure and properties of data at a large scale, along with methods and techniques to extract new knowledge and insights from it. Linguistic data science is a specific case, which is concerned with providing a formal basis to the analysis, representation, integration and exploitation of language data (syntax, morphology, lexicon, etc.). In fact, the specificities of linguistic data are an aspect largely unexplored so far in a big data context.
In order to support the study of linguistic data science in the most efficient and productive way, the construction of a mature holistic ecosystem of multilingual and semantically interoperable linguistic data will be required at Webscale. Such an ecosystem, unavailable today, is needed to foster the systematic cross-lingual discovery, exploration, exploitation, extension, curation and quality control of linguistic data . We argue that linked data (LD) technologies, in combination with natural language processing (NLP) techniques and multilingual language resources (LRs) (bilingual dictionaries, multilingual corpora, terminologies, etc.), have the potential to enable such an ecosystem that will allow for transparent information flow across linguistic data sources in multiple languages, by addressing the semantic interoperability problem.