Porokhnin ANALYSIS OF STATISTICAL METHODS OF A PART-OF-SPEECH DISAMBIGUATION IN RUSSIAN TEXTS Омонимия осложняет автоматическую обработку текста. <...> Для текстов на английском языке достаточно широко представлены методы снятия омонимии, основанные на использовании вероятностной модели, которые дают достаточно высокую точность. <...> Проблема для текстов на русском языке заключается не только в частеречной омонимии, свойственной текстам на английском языке, но и в морфологической и лексической омонимии. <...> Ввиду того, что составление математической модели для русского языка, который отличается свободным расположением слов в предложении, затруднено, для снятия омонимии в текстах на русском языке большее развитие получили методы, основанные на правилах. <...> В целях выявления результатов работы метода опорных векторов и скрытой марковской модели для снятия частеречной и полной омонимии при обработке текстов на русском языке, проводится эксперимент, в ходе которого используется подкорпус со снятой омонимией национального корпуса русского языка. <...> Ключевые слова: омонимия, частеречная омонимия, морфологическая омонимия, лексическая омонимия, методы снятия омонимии, скрытая марковская модель, метод опорных векторов. <...> As for English texts there are a number of disambiguation methods based on application of the probability method, which gives high precision results. <...> Regarding to the Russian texts the problem is not only in part-of-speech ambiguity specific for English texts, but also in morphological and lexical ambiguity. <...> In view of the fact that it is difficult to create a mathematical model for Russian language with free order of words in a sentence, the disambiguation methods based on the rules have received a larger development. <...> In order to define the results of support vectors method and hidden Markov’s model of a part-of-speech disambiguation and full disambiguation in Russian texts processing the experiment, which lies in the use of sub-corpus with the disambiguated <...>