В работе проведен анализ существующих методов для автоматической расстановки ударений в незнакомых словах. Установлено, что наиболее перспективными для медицинской терминологии являются гибридные архитектуры, сочетающие словарный (на основе правил) и нейросетевой подходы и способные выявлять акцентологические паттерны греко-латинских морфем. В работе представлена классификация подходов и оценка доступных лингвистических ресурсов, а также промежуточные результаты, включающие описание процесса формирования набора данных и первые наработки в создании архитектуры модели.

Перминова А.А. (науч. рук. Рыбин С.В.) Автоматическая расстановка ударений в незнакомых русскоязычных медицинских терминах методами машинного обучения // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17576