Учебно-научная лаборатория социокогнитивной и компьютерной лингвистики

Расположение: ауд. 136, 138, корп. 5.
Телефон: (342) 239-64-17
Электронная почта: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Лаборатория социокогнитивной и компьютерной лингвистики является междисциплинарной лабораторией, которая объединяет специалистов в области лингвистики, прикладной математики, социологии, психологии, клинической медицины. Активное участие в исследованиях принимают студенты и аспиранты механико-математического и филологического факультетов.

Лаборатория  оснащена современным оборудованием, позволяющим проводить исследования в области нейронаук, виртуальной реальности и интернета вещей. Коллектив лаборатории создает программное обеспечение, которое может может совмещаться с приборной аппаратурой и используется для проведения полного цикла научного исследования.

Научно-исследовательская работа осуществляется в парадигме синтеза цифровой гуманитаристики и прикладной математики по следующим научным направлениям:
 • Многопараметрическое моделирование процессов коммуникации на основе методов компьютерной лингвистики
 • Социопсихолингвистический и когнитивно-семиотический анализ языкового поведения
 • Нейрокогнитивное моделирование и онтологический инжиниринг в задачах визуальной аналитики, интернета вещей, создания иммерсионных сред VR и человеко-машинного взаимодействия

Поддержанные проекты:
 • Государственное задание СПбГУ на 2021–2023 гг. «Механизмы чтения и интерпретации текста на родном и неродном языках: междисциплинарное экспериментальное исследование с использованием методов регистрации движения глаз, визуальной аналитики и технологий виртуальной реальности» (рук. Т.В. Черниговская)
 • Старт «Цифровые платформы» (проект С1ЦП-76308т) «Информационная система экспертного и машинного анализа текстовых массивов "Семограф" как цифровая платформа для удаленной командной работы» (рук. К.И. Белоусов)
 • Грант РНФ (проект № 20-18-00336) «Геоконцептология и региональная идентичность» (рук. Н.Л. Зелянская)
 • Государственное задание ПГНИУ на 2020–2022 гг. (номер темы FSNF-2020-0023) «Концептуализация социальной реальности в массовой коммуникации: когнитивно-информационное моделирование с использованием методов машинного обучения, визуальной аналитики и нейрокогнитивных технологий» (рук. К.И. Белоусов)
 • Грант РФФИ (проект № 20-011-00624) «Будущее России: содержание, смыслы и границы национального согласия» (рук. К.А. Сулимов)
 • Грант РФФИ (проект № 19-412-590001 р_а) «Вариативность региолекта: территориальный, социальный и когнитивный аспекты» (рук. Е.В. Ерофеева)
 • Грант РФФИ (проект № 18-013-00119) «Ценностные и моральные основы социального мировоззрения молодежи» (рук. О.А. Сычев)
 • Грант РНФ № 18-78-00049 «Социолингвистическое варьирование гендерно обусловленных когнитивных образований (рук. М.В. Гаранович)
 • Государственное задание ПГНИУ на 2017–2019 гг. (проект № 34.1505.2017/4.6 «Речевое и неречевое поведение пользователя социальной сети: социокогнитивное моделирование с использованием методов машинного обучения и геоинформационных технологий» (рук. К.И. Белоусов)
 • Грант РГНФ (проект № 15-04-12015) «Информационная система "Научный центр экспериментальных данных" (база данных и фреймворк экспериментальных лингвистических исследований)» (рук. К.И. Белоусов)
 • Грант РФФИ (проект № 15-06-06373) «Когнитивно-информационные модели исследовательской деятельности научных коллективов» (рук. К.И. Белоусов)
 • Грант РГНФ (проект № 15-04-00320) «Когнитивное моделирование профессионального компонента ментального лексикона» (рук. Е.В. Ерофеева)
 • Грант РГНФ (проект № 15-04-00381) «Взаимодействие субкультур и их языков» (рук. Т.И. Ерофеева)
 • Грант РФФИ (проект № 14-06-00301) «Семиотика ментальных пространств: современное геосознание в социокультурном измерении» (рук. Н.Л. Зелянская)

Разработанные программные средства:
 • Информационная система «Семограф» (Semograph): Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021612104 от 11.02.2021 / Баранов Д.А., Белоусов К.И.; Федеральная служба по интеллектуальной собственности. 
 • Студия креативных карт: графический редактор.
 • BFI CNN Detector: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019661827 от 09.09.2019 / К.И. Белоусов, И.А. Лабутин, С.И. Чуприна; Федеральная служба по интеллектуальной собственности.
 • База данных «Речевые и неречевые параметры пользователей социальной сети»: Свидетельство о государственной регистрации базы данных, охраняемой авторскими правами № 2018621839 от 20.11.2018 / Баранов Д.А., Белоусов К.И., Боронникова Н.В., Ерофеева Е.В., Зелянская Н.Л., Константинов И.М., Обухова И.А., Руденко Е.С., Русинова И.И., Худякова Е.С.; Федеральная служба по интеллектуальной собственности.
 • Автоматизированный классификатор новостного контента: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2017660334 от 21.09.2017 / Д.А. Баранов; Федеральная служба по интеллектуальной собственности.
 • SL-Rating: программное средство: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016614266 от 20.04.2016 / К.И. Белоусов, Д.В. Леонов, Н.Л. Зелянская; Федеральная служба по интеллектуальной собственности.
 • SciVi: система научной визуализации и интеллектуального анализа данных.
 • SciVi Adaptive Integrator: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015612926 от 26.02.2015 / К.В. Рябинин, С.И Чуприна; Федеральная служба по интеллектуальной собственности.

Сотрудничество
Институт когнитивных исследований СПбГУ

Многопараметрическое моделирование процессов коммуникации на основе методов компьютерной лингвистики

Научный руководитель направления - К.И. Белоусов

В данном направлении работают сотрудники кафедры теоретического и прикладного языкознания (К.И. Белоусов, Е.В. Ерофеева, Е.С. Худякова и др.), кафедры журналистики и массовых коммуникаций (Н.Л. Зелянская, Н.Ф. Пономарев), кафедры английского языка и межкультурной коммуникации (К.А. Клочко), кафедры математического обеспечения вычислительных систем (К.В. Рябинин, С.И. Чуприна, И.А. Лабутин и др.), кафедры социологии (А.Е. Кузнецов), кафедры политологии (К.А. Сулимов, М.В. Назукина, П.В. Панов) ПГНИУ; кафедры неврологии ПГМУ (Л.Ю. Брохин), а также программисты компании "Human Semantics" (Д.А. Баранов, Р.В. Чумаков, Р.К. Баширов).

Направление развивается в сотрудничестве с компаниями ООО «МирТесен» (Москва) и ООО «СМИ2» (Москва), а также компанией "Human Semantics" (Пермь).
В рамках данного направления решаются прикладные задачи автоматизированного анализа больших массивов текстового контента, в том числе выделение именованных сущностей, автоматического определения жанров, тональности сообщений и др. Исходным материалом анализа являются массивы текстов художественной и публицистической литературы, СМИ, интернет-коммуникации (общение в соцсетях, форумах и др.) и публичные архивы органов государственной власти и научных учреждений. Например, ведется работа с корпусом хедлайнов российских СМИ (объем более 65 млн. единиц), корпусом открытых комментариев пользователей социальных сетей (более 1 млн. пользователей, 10 млн. сообщений), текстов выступлений депутатов Государственной Думы (около 350 тыс. текстов, 53 млн. словоупотреблений) и др.

Лингвистические задачи связаны с созданием размеченных корпусов, баз данных, словарей и словников, на основе которых строятся модели процессов коммуникации, взаимосвязи языковых характеристик сообщений с экстралингвистическими (социальными и психологическими) параметрами коммуникантов. Анализ текстовых массивов позволяет устанавливать характер социальных связей между коммуникантами, определять границы реальных социальных групп и исследовать процессы концептуализации социальной реальности в масс-медиа.

Поддержанные проекты:
 • Старт «Цифровые платформы» (проект С1ЦП-76308т) «Информационная система экспертного и машинного анализа текстовых массивов «Семографкак цифровая платформа для удаленной командной работы» (рук. К.И. Белоусов)
 • Государственное задание ПГНИУ на 2020–2022 гг. (номер темы FSNF-2020-0023) «Концептуализация социальной реальности в массовой коммуникации: когнитивно-информационное моделирование с использованием методов машинного обучения, визуальной аналитики и нейрокогнитивных технологий» (рук. К.И. Белоусов)
 • Государственное задание ПГНИУ на 2017–2019 гг. (проект № 34.1505.2017/4.6) «Речевое и неречевое поведение пользователя социальной сети: социокогнитивное моделирование с использованием методов машинного обучения и геоинформационных технологий» (рук. К.И. Белоусов)
 • Грант РГНФ (проект № 15-04-12015) «Информационная система “Научный центр экспериментальных данных” (база данных и фреймворк экспериментальных лингвистических исследований)» (рук. К.И. Белоусов)

Основные публикации:
  1. Белоусов К.И., Ерофеева Е.В., Баранов Д.А., Зелянская Н.Л., Щебетенко С.А. Многопараметрический анализ лингвистических данных в информационной системе «Семограф» (на примере исследования речевого поведения пользователей социальной сети) // Вестник Томского государственного университета. 2020. Филология. № 64. C. 6–29. DOI: 10.17223/19986645/64/1
  2. Baranov D.A., Belousov K.I., Erofeeva E.V., Leshchenko Y.E. Semograph Information System as a Platform for Network-Based Linguistic Research: a Case Study of Verbal Behaviour of Social Network Users // Smart Innovation, Systems and Technologies. Smart Education and e-Learning. 2019. Vol. 144, pp. 313–324.
  3. Belousov K., Baranov D., Galinskaia T., Ponomarev N., Zelyanskaya N. Using Machine Learning and Visualization Tools to Monitor National Media // Smart Innovation, Systems and Technologies. Innovation in Medicine and Healthcare Systems, and Multimedia. 2019. Vol. 145, pp. 481–490.
  4. Белоусов К.И., Баранов Д.А., Ерофеева Е.В. Тематическая и парадигмальная модели концептосферы науки (на материале перспективных исследований российской лингвистики) // Эпистемологии и философии науки. 2018. Т. 55, № 1. С. 185–204.
  5. Belousov K.I., Baranov D.A., Boronnikova N.V., Erofeeva E.V., Zelyanskaya N.L. Interdisciplinarity and Polyparadigmality in Domestic Linguistics (Corpus research of projects funded in the field of linguistics) // Herald of the Russian Academy of Sciences, 2017. Vol. 87, No. 6, pp. 491–501. https://doi.org/10.1134/S1019331617060016
  6. Belousov K., Erofeeva E., Leshchenko Y., Baranov D. "Semograph" Information System as a Framework for Network-Based Science and Education // Smart Innovation, Systems and Technologies. Smart Education and e-Learning. 2017. Vol. 75, pp. 263–272. DOI: 10.1007/978-3-319-59451-4_26
  7. Белоусов К.И., Ерофеева Е.В., Зелянская Н.Л. О внешних и внутренних границах современной лингвистики (графосемантическое моделирование концептосферы предметной области на основе корпусного подхода) // Вопросы когнитивной лингвистики. 2017. № 4. С. 45–57. DOI: 10.20916/1812-3228-2017-4-45-57

Социопсихолингвистический и когнитивно-семиотический анализ языкового поведения

Научные руководители направления – Т.И. Ерофеева, Е.В. Ерофеева

В данном направлении работают сотрудники кафедры теоретического и прикладного языкознания (К.И. Белоусов, Е.В. Ерофеева, Т.И. Ерофеева, Е.С. Худякова, М.В. Гаранович, Д.С. Павлова, Л.В. Пахомов и др.), кафедры математического обеспечения вычислительных систем (К.В. Рябинин, И.А. Лабутин и др.), кафедры журналистики и массовых коммуникаций (Н.Л. Зелянская), кафедры социологии (А.Е. Кузнецов) ПГНИУ; кафедры педагогики психологии АГГПУ им. В.М. Шукшина (О.А. Сычев), а также программисты компании "Human Semantics" (Д.А. Баранов, Р.В. Чумаков).

Направление развивается в сотрудничестве Институтом славистики Гамбургского университета, Университетом Саарбрюкена, Московской международной академией.

В рамках направления ведется широкий спектр социолингвистических исследований речи и языкового сознания. Изучается языковая ситуация региона, включая региолект и городскую речь; языки субкультур (профессиональных, творческих, фанатских и др.) и другие социолекты; гендер и его языковые проявления; структура и развертывание текста; образы профессий, политических персон и «наивной» географии; идиолекты и языковые личности и мн. др. Исследования ведутся на разных языковых уровнях с учетом социальных и психологических характеристик говорящих/пишущих.

Исходным материалом анализа являются:
 • устные тексты (монологи и диалоги) жителей Пермского края – более 1000 текстов, полученных от информантов с разными социальными характеристиками;
 • результаты психолингвистических и когнитивно-семиотических экспериментов (ассоциативных экспериментов разного типа, экспериментов по прямому толкованию, семантическому шкалированию и оценке, тематической и пропозициональной разметке текста, эксперименты в области «наивной» географии и т.п.) – опрошено более 20 тыс. информантов;
 • картотеки локализмов, жаргонизмов, диалектизмов, просторечных лексических единиц, употребляющихся жителями Пермского края в разговорной речи – около 10 тыс. единиц.

Совмещение социолингвистических, психолингвистических и когнитивных методов исследования позволяет строить многомерные модели индивидуальной и групповой языковой личности, исследовать социальные стереотипы, идентичности и ценности, репрезентируемые с помощью естественного языка и других семиотических систем. В проводимых исследованиях активно используются программные средства, разработанные коллективом учебно-научной лаборатории социокогнитивной и компьютерной лингвистики.

Поддержанные проекты:
 • Грант РНФ (проект № 20-18-00336) «Геоконцептология и региональная идентичность» (рук. Н.Л. Зелянская)
 • Грант РФФИ (проект № 19-412-590001 р_а) «Вариативность региолекта: территориальный, социальный и когнитивный аспекты» (рук. Е.В. Ерофеева)
 • Грант РНФ (проект № 18-78-00049) «Социолингвистическое варьирование гендерно обусловленных когнитивных образований» (рук. М.В. Гаранович)
 • Грант РГНФ (проект № 15-04-00320) «Когнитивное моделирование профессионального компонента ментального лексикона» (рук. Е.В. Ерофеева)
 • Грант РФФИ (проект № 15-06-06373) «Когнитивно-информационные модели исследовательской деятельности научных коллективов» (рук. К.И. Белоусов)
 • Грант РГНФ (проект № 15-04-00381) «Взаимодействие субкультур и их языков» (рук. Т.И. Ерофеева)
 • Грант РФФИ (проект № 14-06-00301) «Семиотика ментальных пространств: современное геосознание в социокультурном измерении» (рук. Н.Л. Зелянская)

Основные публикации:
 1. Ерофеева Е.В. Региолект как континуум // Вестник Санкт-Петербургского университета. Язык и литература. 2020. Т. 17(4). C. 596–614.
 2. Худякова Е.С. Компоненты этнической идентичности татар Пермского края (по данным спонтанных текстов) // Научный диалог. 2020. № 6. С. 190–205.
 3. Ерофеева Е.В. Вероятностные структуры идиомов: монография. М.: ЛЕНАНД, 2020. 320 с.
 4. Ерофеева Т.И. Социолингвистический глоссарий пермских локализмов: 60–90-е годы ХХ века: словарь / Перм. гос. нац. исслед. ун-т. Пермь, 2020. 238 с.
 5. Гаранович М.В. Социолингвистическое варьирование гендерных стереотипов в языковом сознании русских: монография / Перм. гос. нац. исслед. ун-т. Пермь, 2020. 227 с.
 6. Ерофеева Т.И. Опыт исследования речи горожан: территориальный, социальный и психологический аспекты: монография. М.: URSS. 2020. 136 с.
 7. Ерофеева Т.И. Лексика городской речи: Стратификационное исследование социолектов: монография. М.: URSS, 2019. 240 с.
 8. Zelianskaia N.L., Belousov K.I., Galinskaia T.N., Ichkineeva D.A. Naive Geography: Geoconceptology and Topology of Geomental Maps // Heliyon. 2020. Vol. 6, iss. 12 (e05644).
 9. Сычев О.А., Белоусов К.И., Протасова И.Н. Ценностные и моральные основы социально-политических взглядов молодежи // Сибирский психологический журнал. 2019. № 73. С. 60–77. doi: 10.17223/17267080/73/4
 10. Штенгер И., Августинова Т., Белоусов К.И., Ерофеева Е.В., Баранов Д.А. Взаимодействие лингвистических и социокогнитивных параметров при рецептивном мультилингвизме // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. 2019. T. 18. С. 211–226.
 11. Ерофеева Е.В. Словарь социолекта болельщиков «Формулы-1» / под науч. ред. Т.И. Ерофеевой; Перм. гос. нац. исслед. ун-т. Пермь, 2017. 156 с.
 12. Белоусов К.И., Зелянская Н.Л., Сычев О.А., Власов М.С. Представления об аморальном в свете теории моральных оснований: социально-психологическое и лингвокогнитивное исследование // Вестник Томского государственного университета. 2020. № 456. С. 16-27. DOI: 10.17223/15617793/456/2

Нейрокогнитивное моделирование и онтологический инжиниринг в задачах визуальной аналитики, интернета вещей, создания иммерсионных сред VR и человеко-машинного взаимодействия

Научные руководители направления – К.В. Рябинин, К.И. Белоусов

В данном направлении работают сотрудники кафедры математического обеспечения вычислительных систем (К.В. Рябинин, С.И. Чуприна, И.А. Лабутин и др.), теоретического и прикладного языкознания (К.И. Белоусов, Н.В. Боронникова, А. Талески) ПГНИУ; кафедры неврологии ПГМУ (Л.Ю. Брохин), а также программисты компании "Human Semantics" (Д.А. Баранов, Р.В. Чумаков).

Направление развивается в сотрудничестве с Институтом когнитивных исследований СПбГУ, ПГМУ им. Е.А. Вагнера.

Данное направление формировалось вокруг теоретических и прикладных задач научной визуализации и визуальной аналитики, решение которых нашло отражение в платформе научной визуализации и интеллектуального анализа данных SciVi. Платформа разрабатывается на основе средств и методов онтологического инжиниринга – направления когнитивного искусственного интеллекта, изучающего вопросы формального представления знаний в виде, понятном одновременно и человеку, и компьютеру. Методы и средства онтологического инжиниринга позволяют создавать высоко адаптивные программные системы, обладающие знаниями о конкретных предметных областях и специфике их применения.

Одно из направлений развития SciVi – интеграция ее и других информационных платформам. Так, осуществленная интеграция с ИС «Семограф» стала использоваться для визуализации результатов семантического анализа.

В настоящий момент система SciVi помимо задач графической визуализации данных и результатов исследований применяется в задачах интеллектуального анализа данных в следующих областях: разработки нейроинтерфейсов (NeuroSciVi), создания экспериментальных VR-стендов (VRSciVi) и продуктов Интернета вещей (IoTSciVi).

Работа проводится с использование современного оборудования:
 • 128-канальный носимый электроэнцефалограф для продолжительной записи и анализа ЭЭГ и исследования вызванных потенциалов BE Plus LTM (EB Neuro);
 • система виртуальной реальности HTC Vive (шлем, коммуникационный модуль, 2 контроллера, 2 базовые станции);
 • комплексная система виртуальной реальности HTC Vive Pro Eye для двух участников VR-коммуникации;
 • система неоптического захвата движения Perception Neuron 32;
 • сервер PowerEdge R430 v4 E5-2620v4 с двумя процессорами Intel® Xeon® E5-2620v4 Processor (16 ядер, 32 потока), 106 ГБ DDR3.

Поддержанные проекты:
 • Государственное задание СПбГУ на 2021–2023 гг. «Механизмы чтения и интерпретации текста на родном и неродном языках: междисциплинарное экспериментальное исследование с использованием методов регистрации движения глаз, визуальной аналитики и технологий виртуальной реальности» (рук. Т.В. Черниговская).
 • Государственное задание ПГНИУ на 2020–2022 гг. (номер темы FSNF-2020-0023) «Концептуализация социальной реальности в массовой коммуникации: когнитивно-информационное моделирование с использованием методов машинного обучения, визуальной аналитики и нейрокогнитивных технологий» (рук. К.И. Белоусов).

Основные публикации:
 1. Ryabinin K., Chuprina S. Ontology-Driven Edge Computing // Lecture Notes in Computer Science. Springer, 2020. Vol. 12143, pp. 312–325.
 2. Ryabinin K.V., Belousov K.I., Chuprina S.I. Novel Circular Graph Capabilities for Comprehensive Visual Analytics of Interconnected Data in Digital Humanities // Scientific Visualization. 2020. 12.4, pp. 56–70. DOI: 10.26583/sv.12.4.06
 3. Ryabinin K., Chuprina S., Belousov K. Ontology-Driven Automation of IoT-Based Human-Machine Interfaces Development // Lecture Notes in Computer Science. Springer, 2019. Vol. 11540, pp. 110–124.
 4. Ryabinin K.V., Belousov K.I., Chuprina S.I., Zelyanskaya N.L. Human-Oriented IoT-Based Interfaces for Multimodal Visual Analytics Systems // Scientific Visualization. 2019. Vol. 11, No 4, pp. 53–65. DOI: 10.26583/sv.11.4.05
 5. Ryabinin K., Belousov K., Chuprina S. Graph-Based Visual Analytics Tools for Digital Humanities Research // CEUR Workshop Proceedings, 2020. Vol. 2744, pp. paper9-1-paper9-10. DOI: 10.51130/graphicon-2020-2-3-9
 6. Ryabinin K.V., Kolesnik M.A. Adaptive Scientific Visualization Tools for a Smart Paleontological Museum // Programming and Computer Software. 2019. Vol. 45(4), pp. 180–186.
 7. Ryabinin K.V., Chuprina S.I. Using Scientific Visualization Systems to Automate Monitoring of Data Generated by Lightweight Programmable Electronic Devices // Programming and Computer Software. Pleiades Publishing, Ltd., 2018. Vol. 44, No. 4, pp. 278–285. DOI: 10.1134/S0361768818040102
 8. Рябинин К.В., Белоусов К.И., Чуприна С.И., Щебетенко С.А., Пермяков С.С. Средства визуальной аналитики для комплексного исследования результатов многопараметрического описания пользователей социальных интернет-сервисов // Научная визуализация. 2018. Т. 10, № 4. С. 1–15. DOI: 10.26583/sv.10.4.07 (Scopus)
 9. Ryabinin K.V., Chuprina S.I., Belousov K.I., Permyakov S.S. Visual analytics methods of the verbal behavior variability of social networks users depending on their individual psychological features // GraphiCon 2018 – 28th International Conference on Computer Graphics and Vision. 2018. pp. 163–167.
 10. Рябинин К.В., Баранов Б.Д., Белоусов К.И. Интеграция информационной системы Семограф и визуализатора SciVi для решения задач экспертного анализа языкового контента // Научная визуализация. 2017. № 4. С. 67–77.