HaRuCo: новый русскоязычный корпус научно-популярных текстов с разметкой кореференции

Main Article Content

Роман Денисович Шувалов
Елена Анатольевна Сидорова

Аннотация

Представлен новый русскоязычный корпус с разметкой кореференции HaRuCo (Habr Russian Coreference Corpus). В качестве основы для корпуса взяты научно-популярные статьи, относящиеся к предметной области «Компьютерная лингвистика». Предложена методика разметки кореференции для текстов узких предметных областей, которая включает четыре основных этапа: синтаксический анализ текста; сборку именных групп и выделение местоимений для построения упоминаний (спанов); классификацию упоминаний классами предметной области; кластеризацию упоминаний в соответствии с цепочками кореферентно-связанных спанов. Аннотирование кореферентных связей осуществлено с применением синтаксического парсера и большой языковой модели, оно прошло ручную проверку и корректировку. Созданный корпус включает 3727 сущностей, 9905 упоминаний и 2683 кореферентных цепочек. Он может быть использован для обучения и оценки моделей разрешения кореференции для русского языка.

Article Details

Как цитировать
Шувалов, Р. Д., и Е. А. Сидорова. «HaRuCo: новый русскоязычный корпус научно-популярных текстов с разметкой кореференции». Электронные библиотеки, т. 29, вып. 4, июль 2026 г., сс. 1293-0, doi:10.26907/1562-5419-2026-29-4-1293-1303.

Библиографические ссылки

1. Paducheva E.V. Vyskazyvanie i ego sootnesennost s deistvitelnostiu. M.: URSS, 2008.
2. Dobrovolskii V.A., Michurina M.A., Ivoylova A.M. RuCoCo: a new Russian corpus with coreference annotation // Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Proc. of the Int. Conference “Dialogue 2022”. 2022. P. 141–149. https://doi.org/10.28995/2075-7182-2022-21-141-149
3. Azerkovich I. Using Semantic Information for Coreference Resolution with Neural Networks in Russian // Analysis of Images, Social Networks and Texts. AIST 2019. Communications in Computer and Information Science. Cham: Springer International Publishing. 2020. Vol. 1086. P. 85–93. https://doi.org/10.1007/978-3-030-39575-9_9
4. Toldova S. et al. Ru-eval-2014: Evaluating anaphora and coreference resolution for russian // Computational linguistics and intellectual technologies: Proc. of the Int. Conference "Dialogue 2014". 2014. P. 681–694.
5. Budnikov A.E., Toldova S.Yu., Zvereva D.S., Maximova D.M., Ionov M.I. Ru-eval-2019: Evaluating anaphora and coreference resolution for russian // Computational Linguistics and Intellectual Technologies – Supplementary Volume. 2019.
6. Ovchinnikova K.A., Ivanov A.I., Sidorova E.A. Automation of the construction of the terminological core of ontology in computer linguistics based on a corpus of texts // System Informatics. 2023. No. 23. P. 13–32. https://doi.org/10.31144/SI.2307-6410.2023.N23.P13-32
7. Nghia T. Le, Ritter A. Are Large Language Models Robust Coreference Resolvers? // First Conference on Language Modeling (COLM-2024). 2024.
8. Moosavi N.S., Strube M. Which coreference evaluation metric do you trust? А proposal for a link-based entity aware metric // Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2016. Vol. 1. P. 632–642. https://doi.org/10.18653/v1/P16-1060