ИСТИНА

Автоматические методы морфологического анализа и лемматизации, предназначенные для литературного русского языка, могут давать невысокие результаты, будучи применёнными к так называемым социальным медиа (микроблоги, социальные сети и т.д.). Одной из причин является орфографическая вариативность текстов в социальных медиа, зачастую вызванная опечатками. Мы предлагаем интегрировать модуль исправления опечаток в алгоритм морфологического анализа на примере Генерального интернет-корпуса русского языка (ГИКРЯ), что позволит осуществить расширенную лемматизацию. Также в работе предлагается новый алгоритм исправления опечаток, основанный на взвешенном расстоянии Левенштейна и проводится анализ типичных нарушений орфографической нормы в текстах социальных медиа.