• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Автоматическое извлечение дискурсивных формул из текстов на русском языке
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
8 сентября 2026 г.
Алгебра, геометрия, ИИ: российские и вьетнамские математики обсудили современные исследования
Делегация ученых из Ханоя посетила ФКН НИУ ВШЭ, а затем приняла участие в российско-вьетнамской конференции в Санкт-Петербурге. Мероприятия стали частью трехлетнего проекта «Гибкость и вычислительные методы». За время его реализации исследователи подготовили совместные публикации и получили новые математические результаты.
8 сентября 2026 г.
Как оценивать знания студентов в эпоху ИИ
Ученый НИУ ВШЭ предложил блок-схему, которая помогает преподавателю решить, как оценивать студентов, если они пользуются искусственным интеллектом. Она показывает, где применение нейросети лучше ограничить, а где сделать частью обучения. Статья опубликована в журнале IT Professional.
7 сентября 2026 г.
В НИУ ВШЭ пройдет конференция для представителей наук, изучающих медицину и здоровье
С 3 по 5 декабря в Москве состоится междисциплинарная научная конференция с международным участием «Коморбидное поле 3.0: социальное благополучие, здоровье и медицина во множественных контекстах», которая будет организована Центром сравнительных исследований социального благополучия НИУ ВШЭ при участии факультета гуманитарных наук и Санкт-Петербургской школы гуманитарных наук и искусств НИУ ВШЭ, Европейского университета в Санкт-Петербурге и Сеченовского университета. Заявки на участие принимаются до 4 октября.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Автоматическое извлечение дискурсивных формул из текстов на русском языке

Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2018. Т. 16. № 2. С. 5–18.
Пужаева С. Ю., Герасименко Е. А., Захарова Е. С., Рахилина Е. В.

Статья посвящена проблеме создания модуля автоматического извлечения из текстов русского языка особых единиц дискурсивных формул. Под дискурсивными формулами (ДФ) мы понимаем неоднословные конструкции, которые, однако, не содержат переменных и выступают в роли ответных реплик на вербальный стимул. Работа над программным модулем включала в себя несколько этапов, в том числе ручную разметку пьес по выявленным в ходе работы критериям. Процесс автоматического извлечения ДФ предусматривает деление текста на синтаксические единицы, соотносимые с клаузой, предсказание принадлежности каждой из единиц к классу ДФ на основании выделенного нами набора признаков и формирование итогового списка ДФ. В качестве алгоритма классификации используется равновесное голосование четырех классификаторов: Random Forest Classifier, Logistic Regression, Ridge Classifier, Support Vector Classifier.

Приоритетные направления: гуманитарные науки
Язык: русский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: машинное обучениеграмматика конструкцийДискурсивные формулыавтоматическое извлечение сущностей
Похожие публикации
Анализ согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН с помощью иерархической кластеризации
Вохминцев И. В., Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика 2026 Т. 21 № 2
ЕАЭС и ОДКБ – главные региональные международные организации для России. Понимание, оценка и анализ внешнеполитических позиций стран, которые туда входят — это вопрос национальных интересов страны. Из этого вытекает цель работы: выявление уровня и формы согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН. Уровень согласованности – оценка уровня близости стран при голосовании. Форма согласованности ...
Добавлено: 7 сентября 2026 г.
Анализ безопасности хранения биометрических данных с использованием FaceNet
Стародубов К. В., Гвасалия Г. В., Карасев П. И., Нано-био-технологии. Тепло- и электроэнергетика. Математическое моделирование: сборник статей III международной научно-практической конференции (Липецкий государственный технический университет, Липецк, Россия) 2025 С. 219–223
В данной работе рассматривается понятие нейронных сетей, сверточных нейронных сетей, их архитектура и принцип работы с ними. Основное внимание уделяется проверки надежности хранения изображений людей в качестве эмбедингов, которые как считается не поддаются восстановлению в оригинальное изображение. В ходе исследования проводится эксперимент: эмбединг лица, конкретного человека сравнивается с набором эмбедингов, которые хранятся в одном файле ...
Добавлено: 6 сентября 2026 г.
Scalable machine learning approach to disordered s-wave superconductors
Неверов В. Д., Красавин А. В., Вагов А. В. и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 P. 1–6
Добавлено: 5 сентября 2026 г.
Constructions Built of Constructions: Intensified Comparatives
Рахилина Е. В., Zhukova V., Ахапкина Я. Э., Zeitschrift fur Slawistik 2026 Vol. 71 No. 2 P. 259–284
Добавлено: 4 сентября 2026 г.
Асимметрия информации на рынке адвокатских услуг: создание рейтинга методами машинного обучения
Казун А. П., Девятников В. Ю., Белов М. Д., Вопросы теоретической экономики 2026 Т. 3 № 32 С. 115–135
Как понять, хорош адвокат или нет? В данной статье мы описываем методологию, позволяющую измерять качество юридической помощи через разницу между тем, что предсказывает модель машинного обучения по объективным характеристикам дела, и тем, чем дело закончилось в реальности. Мы исходим из предпосылки, что если у адвоката дела стабильно заканчиваются лучше ожидаемого, то он делает свою работу хорошо. ...
Добавлено: 28 августа 2026 г.
Шизофрения и её влияние на лексический уровень языка
Тасенко О. А., Унтила К. В., Шишковская Т. И. и др., В кн.: Десятая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. Пятигорск, 26–30 июня 2024 г.: Пятигорск: ОПиИД УНР ФГБОУ ВО «ПГУ», 2024. С. 328–329.
Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов, таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. Для шизофрении характерны трудности с поиском слов, приближение слов, то есть  использование сходных по значению с нужным или же описывающих предполагаемое значение, а также использование негативной лексики чаще, чем в группе нормы, в том числе при  описании ...
Добавлено: 24 августа 2026 г.
Volatility Forecasting From Econometrics To Artificial Intelligence: A Four-Stage Review Of The Evidence Pipeline From Forecast Accuracy To Portfolio Performance
Nikita I. Lysenok, International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430
A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...
Добавлено: 23 августа 2026 г.
Which Model Families Pay? Econometric, Gradient Boosting and Recurrent Neural Network Volatility Forecasts in Active Trading Strategies on the Russian Stock Market
Nikita I. Lysenok, International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 17s P. 533–549
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Изучить от корки до корки: история одного интенсификатора
Харламова Д. С., Русский язык в научном освещении 2024 № 2 (48) С. 129–149
В статье исследуется история возникновения и эволюции идиомы от корки до корки. Мы использовали словарные данные и материалы НКРЯ и Google Books, чтобы установить примерное время появления данного выражения, а также предложить возможные объяснения его происхождения. Развитие конструкции от корки до корки связано с расширением ее сочетаемости: на этом пути можно выделить несколько этапов, которые ...
Добавлено: 6 августа 2026 г.
Сравнение методов автоматической разметки речевых формул в русскоязычном интернет-дискурсе: пилотное исследование
Масленикова А. С., Попова Т. И., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог». Выпуск 24Issue 24.: M.: Max press, 2026. С. 420–428.
Настоящее исследование посвящено разработке и сравнению методов автоматической разметки речевых формул в корпусе русскоязычных интернет-комментариев. Речевые формулы представляют собой класс устойчивых неоднословных единиц, выражающих эмоциональную реакцию в диалоге. Материалом исследования послужил корпус из 10 000 комментариев (157 261 токен), собранных из пяти Telegram-каналов. Формальный поиск по словнику из 437 единиц дал точность (precision) 21%. Для ...
Добавлено: 29 июня 2026 г.
К ранжированию значимости факторов дестабилизации в странах Азии и Африки методами машинного обучения
Коротаев А. В., Черноморченко И. Ю., Медведев И. А., Восток. Афро-азиатские общества: история и современность 2026 № 3 С. 117–130
В статье методами машинного обучения проранжированы по их значимости факторы крупномасштабной вооруженной и невооруженной дестабилизации в странах Азии и Африки. Показано, что страны Африки в большей мере уязвимы к вооружённой дестабилизации (вплоть до полномасштабных гражданских войн), а страны Азии – к массовой невооружённой (антиправительственные демонстрации, массовые беспорядки, политические забастовки и т. п.). Ключевыми факторами вооружённой ...
Добавлено: 21 июня 2026 г.
Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Влияние шизофрении на лексический уровень языка
Унтила К. В., Тасенко О. А., В кн.: Современная лингвистика: ключ к диалогу. Труды и материалы IV Казанского международного лингвистического саммита.Т. 1: СОВРЕМЕННАЯ ЛИНГВИСТИКА: КЛЮЧ К ДИАЛОГУ.: Каз.: Издательство Казанского университета, 2024. С. 221–224.
Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов – таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. У многих пациентов с диагнозом шизофрения обнаруживаются нарушения речи. Для исследования были отобраны рассказы об истории из жизни из корпуса 3D. В качестве личных историй были собраны ответы на вопросы «Какой самый лучший или запоминающийся ...
Добавлено: 8 июня 2026 г.
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Система синтаксических инвариантов текстовой деятельности: статистические дескрипторы, семантическая структура и диагностические профили
Кудрявцева Е. И., / РЦИС. Серия № 0148-756-286. 2026.
Содержанием работы является система идентификации четырех типов письменно-речевых структур. Совокупность 11 расчетных параметров, статистических эталонов и семантических характеристик позволяют идентифицировать структуру текста как результат определенной когнитивной схемы (сцена, событие, история, оценка). Метод верифицирован на репрезентативной выборке (N=3900+) и базируется на выявлении критического порогового значения коэффициента подчиненности. Также математически верифицированы переходы между типами: от атомарной фиксации объекта ...
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Почему растущие доходы не делают людей счастливее: эмоциональное объяснение парадокса Истерлина (Why Growing Incomes Do Not Make People Happier: an Emotional Explanation of the Easterlin Paradox)
Ворчик А. Д., / SSRN. Серия Social Science Research Network "Social Science Research Network". 2026.
Эта работа посвящена теоретическому объяснению парадокса Истерлина, согласно которому долгосрочный экономический рост не приводит к росту среднего уровня счастья людей. Под счастьем мы понимаем интенсивность эмоций, которые люди испытывают, когда сравнивают свой новый доход с ожидаемым либо целевой - с изначальным. В первом случае мы имеем дело с реактивным подходом к росту, тогда как во втором ...
Добавлено: 31 мая 2026 г.
От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Современные методы анализа временных рядов в мониторинге и прогнозировании состояния оборудования для механизированной добычи
Незнанов А. А., Глушко А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.
С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Machine Learning Approach to Anticancer Activity Prediction of Transition-Metal Complexes Based on a Large-Scale Experimental Database
Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
LSTM-модель потребления тепловой энергии в многоэтажном жилом здании
Ершов И. А., Системная инженерия и инфокоммуникации 2025 № 4 С. 11–14
Теплопотребление жилых зданий представляет собой стохастический ряд, создание нейросетевой модели для которого необходимо для проектирования регуляторов тепловой энергии. В статье модель разработана с применением "длинной цепи элементов краткосрочной памяти" (LSTM, Long Short-Term Memory). Высокая точность воспроизведения рядов достигнута обучением модели на наборе данных города Томска 2013-2023 г.г. При моделировании учтены характеристики зданий и температура наружного воздуха. ...
Добавлено: 22 апреля 2026 г.
Школьный литературный канон эмиграции 1918–1939 гг.
Стрижкова Д. А., / Институт русской литературы (Пушкинский Дом) РАН. Серия B001 "Репозиторий открытых данных по русской литературе и фольклору". 2026.
В базе данных представлена роспись русскоязычных литературных произведений и отрывков, напечатанных в учебниках по словесности, хрестоматиях, книгах для чтения, сборниках стихотворений и рассказов, выходивших во Франции, Германии, Латвии, Эстонии, Болгарии, Сербии в период первой волны русской эмиграции с 1918 по 1939 гг. Датасет представляет интерес для исследователей школьного литературного канона, эмиграции и детского чтения ...
Добавлено: 22 апреля 2026 г.
Алгоритм анализа новостной информации для принятия экономических решений
Чудинова О. С., Первицкая Л. А., Раменская А. В., Индустриальная экономика 2026 № 1 С. 65–78
Статья посвящена разработке алгоритма анализа новостной информации методами машинного обучения, реализованными в библиотеках Python. Обоснование выбора инструментов, применяемых на каждом этапе алгоритма, осуществляется с помощью расчета метрик качества решения соответствующих задач машинного обучения. Результаты работы алгоритма представлены классификацией региональных новостей, собранных за период с августа 2024 года по июнь 2025 года, по отраслям экономики и ...
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Современная российская мультипликация как инструмент воспитания традиционных духовно-нравственных ценностей
Жигунов А. Ю., / Basic Research Programme. Серия HUM "Humanities". 2026. № 1.
В статье предпринимается попытка описания образовательного и воспитательного потенциала современной российской анимации в аспекте формирования представлений молодого поколения о традиционных российских ценностях. С опорой на медиа- и семиотический анализ, метод культурно-исторической интерпретации рассмотрены анимационные российские проекты, созданные с 2000 года по 2025 гг., находившиеся в прокате в эфире телевизионных каналов либо стриминговых сервисов с большой ...
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
Modeling cosolvent effects on solubility in supercritical CO2 using data-driven approaches
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Gurikov P. и др., Journal of Supercritical Fluids 2026 Vol. 235 Article 106979
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору