The Tatar Language Semron Database as a Digital Linguistic Resource for Explainable Artificial Intelligence

Main Article Content

Rinat Abrekovich Gilmullin

Abstract

The article considers the Tatar language semron database as a Digital linguistic resource intended for representing lexical and grammatical units of the Tatar language and for their use in explainable artificial intelligence. The basic unit of the database is the semron, understood as a potential meaning-forming unit described through its form, class, syntactic, semantic and pragmatic characteristics, valencies, corpus evidence, links to a knowledge graph and expert verification status. The article proposes a model for organizing the semron database, including the frame-based semron record, the distinction between the base frame of a semron and the specialized frame of a seiron, and the lifecycle of a database record. It is shown that such a database cannot be reduced to a dictionary, corpus, morphological analyzer or knowledge graph, since it performs an integrative function by linking the formal description of a linguistic unit with the conditions of its contextual semantic activation. The practical significance of the work lies in developing a model of a digital linguistic resource suitable for expert curation, machine processing, corpus-based validation, linkage with a knowledge graph and subsequent use in the Semiotic Generative Recognizing Model.

Article Details

How to Cite
Gilmullin, R. A. “The Tatar Language Semron Database As a Digital Linguistic Resource for Explainable Artificial Intelligence”. Russian Digital Libraries Journal, vol. 29, no. 6, Oct. 2026, pp. 2390-09, doi:10.26907/1562-5419-2026-29-6-2390-2409.

References

1. Алимова И.С. Татарский язык в эпоху LLM: проблемы моделей, анноти-рованные данные и детоксификация // Презентация. Россия, Казань. 2025.
2. Электронные библиотеки. О журнале. URL: https://rdl-journal.ru/about (дата обращения: 06.07.2026).
3. Электронные библиотеки. Тематика журнала. URL: https://rdl-journal.ru/about/themes (дата обращения: 06.07.2026).
4. Сулейманов Д.Ш., Гильмуллин А.А., Мухаметзянов И.Р. Семиотическая универсалия как атомарный элемент лексико-грамматической структуры татар-ского языка. Рукопись. 2026.
5. Мухаметзянов И.Р. Фреймовая модель описания семиотической уни-версалии как атомарного элемента лексико-грамматической структуры языка. Рукопись. 2026.
6. Сулейманов Д.Ш., Мухамедшин Д.Р., Гильмуллин Р.А., Фридман А.Я. Се-миотическая модель для представления когнитивных структур языка агглютина-тивного типа // Искусственный интеллект и принятие решений. 2024. № 4. С. 55–66.
7. Stefanuk V.L., Taisina E.A., Suleymanov Dz.Sh., Fridman A.Ya. (eds.). Semiotic Aspects of Modeling the Cognitive System for the Artificial Intelligence. Editions du JIPTO, 2024. 330 p.
8. Тарасов В.Б. Семиотические аспекты коммуникации между агентами в мультиагентных системах // Semiotic Aspects of Modeling the Cognitive System for the Artificial Intelligence. Editions du JIPTO, 2024. С. 155–188.
9. Туган тел: национальный корпус татарского языка. URL: https://tugatel.tatar/ (дата обращения: 06.07.2026).
10. Проект AITatar // Материалы доклада по платформе интеграции языко-вых моделей и графов знаний для татарского языка, культуры и истории Татар-стана. Россия, Казань. 2026.
11. Электронные библиотеки. Информация для авторов. URL: https://rdl-journal.ru/information/authors (дата обращения: 06.07.2026).
12. Minsky M. A Framework for Representing Knowledge // The Psychology of Computer Vision / ed. by P.H. Winston. New York: McGraw-Hill, 1975. P. 211–277.
13. RDF 1.1 Concepts and Abstract Syntax. W3C Recommendation. URL: https://www.w3.org/TR/rdf11-concepts/ (дата обращения: 06.07.2026).
14. OWL 2 Web Ontology Language Document Overview. W3C Recommendation. URL: https://www.w3.org/TR/owl2-overview/ (дата обращения: 06.07.2026).