Natalia Pertsova. Towards developing a model of Russian derivation // 3rd Vienna Workshop on Affix Order: Advances in Affix Order Research (Перцова Н.Н. К развитию модели русского словообразования // 3-й Венский семинар по последовательности аффиксов: продвинутые исследования порядка аффиксов): http://homepage.univie.ac.at/stela.manova/3Vienna%20Workshop%20Abstracts/Abstract_Pertsova.pdf2

The paper describes a model of Russia derivation being developed since 1990s, and an automatic system for Russian derivational analysis and synthesis called RUSLO (РУсское СЛОвообразование), which is based on the model. The model consists of two main components: formal and semantic. Formal derivational information includes lists of affixes (prefixes, suffixes and circumfixes). One of the main problems concerning Russian derivation is the fuzziness of morph boundaries. We treat this problem by introducing different types of morph division markers. The semantic component uses a list of regular derivational meanings for Russian. Some derivational meanings coincides with lexical functions from the Meaning-Text model. Статья описывает модель русского словообразования, разрабатываемую с 1990-х гг., а также создаваемую на ее основе автоматическую систему словообразовательного анализа и синтеза РУСЛО (РУсское СЛОвообразование). Модель состоит из двух основных компонентов: формального и семантического. Формальная словообразовательная информация включает списки аффиксов (префиксов, суффиксов и циркумфиксов). Одна из основных сложностей, связанных с русским словообразованием – это нечеткость морфных границ. Мы решаем эту проблему с помощью введения разных типов разделительных маркеров. Семантический компонент использует список регулярных словообразовательных значений для русского языка. Некоторые словообразовательные значения совпадают с лексическими функциями модели «Смысл-Текст».

Ключевые слова: Russian derivation, computer model, formal information, lists of affixes, derivational patterns, fuzziness of morph boundaries, semantic information, derivational meaning, lexical functions русское словообразование, компьютерная модель. Формальная информация, нечеткость морфных границ, семантическая информация, словообразовательное значение, лексические функции