?
Повышение качества перевода при использовании методов изменения порядка слов при предобработке текстов для систем машинного перевода
Научно-техническая информация. Серия 1. Организация и методика информационной работы. 2024. № 2. С. 26–35.
Мыльникова А. В., Чернышева П. А.
Рассматривается проблема, связанная с потерей смысла и связности изложения при машинном переводе между естественными языками. Цель исследования - изучение возможностей применения соответствий пар скелетных структур текста для повышения качества перевода. Показаны методы изменения порядка слов в системах машинного перевода, использующих нейронные сети и статистические методы. Выполнен сравнительный анализ качества получаемого перевода, сделаны выводы о формах эффективного применения этих методов.
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Тюрякова-Матвеева Д. В., Цифровые гуманитарные исследования 2026 № 1 С. 4–26
Статья исследует культурные референции в творчестве Андрея Вознесенского путем анализа упоминаемых им персоналий. Обработано 1678 произведений, включая поэзию, прозу и ранние неопубликованные стихотворения. Методы NER, основанные на инструментах Natasha, spaCy и LLM Grok, позволили изучить частоту упоминания известных лиц и их связь с жанром произведения. Определены ключевые авторы Вознесенского (Пастернак, Пушкин, Маяковский), выявлены особенности жанра ...
Добавлено: 31 мая 2026 г.
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
Добавлено: 22 мая 2026 г.
В статье рассматривается проблема распознавания сентимента и эмоций пользователей в русскоязычных текстовых транскрипциях речи с использованием словарных методов и машинного перевода. Количество имеющихся информационных ресурсов для анализа сентимента текстовых сообщений на русском языке очень ограничено, что существенно затрудняет применение базовых методов анализа сентимента, а именно, предобработки текстов, векторизации с помощью тональных словарей, традиционных классификаторов. Для ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Ролинский С. О., Двойникова А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 2.: Университет ИТМО, 2022. С. 336–340.
В работе рассмотрены основные существующие подходы к автоматическому распознаванию речи, а также проводится сравнительный анализ открытых компьютерных систем распознавания речи. Для экспериментальных исследований эффективности работы рассматриваемых систем используется речевой корпус LibriSpeech. ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Двойникова А. А., Садикова А. А., В кн.: Сборник трудов X Конгресса молодых ученыхТ. 1.: Университет ИТМО, 2021.
В работе рассматривается применение различных планировщиков обучения (англ. scheduler) нейронных сетей для задачи текстонезависимой верификации дикторов. Для экспериментальных исследований использовалась база данных VoxCeleb1, которая содержит в себе различные речевые высказывания 1211 дикторов. В работе проводился анализ влияния различных планировщиков обучения нейронных сетей, представленных в библиотеке PyTorch языка программирования Python, а также 2 алгоритма планировщика, представленных ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Грачева Д. Д., Издательский дом ВКН, 2026.
Данное учебное пособие предназначено для студентов старших курсов, изучающих турецкий язык, и направлено на развитие навыков аудирования и понимания новостных материалов на слух.
Пособие содержит аутентичные видеосюжеты и включает задания на заполнение пропусков в тексте, анализ и обсуждение содержания, перевод и творческие упражнения. Выполнение данных упражнений способствует расширению словарного запаса, развитию навыков деления ключевой информации и ...
Добавлено: 13 апреля 2026 г.
Выполнен комплексный обзор методов машинного обучения (ML), применяемых для повышения устойчивости сигнала к помехам в каналах связи. Бурное развитие поколений беспроводной связи, активная разработка концепции 6G предъявляют высокие требования к задержке, скорости и надежности передачи данных. Традиционные подходы к защите от помех, основанные на строгих аналитических моделях, зачастую не справляются с хаотичной природой плотных гетерогенных ...
Добавлено: 4 апреля 2026 г.
Мыльникова А. В., Мыльников Л. А., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2026 № 2 С. 24–33
Представлены результаты сравнительной оценки качества машинного перевода, выполненного большими языковыми моделями (LLM): DeepSeek, Grok, Mistral, Qwen, GigaChat, Yandex, на основе перевода выразительных языковых средств (фразеологизмов, омонимов, каламбуров и т.д.) и текстов различных функциональных стилей. Качество перевода оценивалось количественно с помощью метрик когерентности (BLEU, METEOR, chrF) и качественно — путем экспертного анализа на соответствие критериям адекватности, ...
Добавлено: 27 февраля 2026 г.
Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2024.
В сборнике представлены материалы Девятой всероссийской научнопрактической конференции с международным участием «Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века», которая проводилась 17–18 октября 2024 г. в г. Перми. Сборник предназначен для научных и педагогических работников, преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов и всех, кто интересуется проблемами и перспективами развития и применения методов искусственного интеллекта. ...
Добавлено: 19 ноября 2025 г.
Пенская Е. Н., Имагология и компаративистика 2025 № 23 С. 380–389
Представлена рецензия на книгу «Artificial Intelligence, Archives and Manuscripts. New Relationships between the Virtual Archive and its Referent» (2025). В данной коллективной монографии обсуждаются как технологические, так и правовые, интеллектуальные вопросы, с которыми сталкиваются исследователи и архивисты при автоматизированной работе с рукописным наследием, искусственным интеллектом и нейросетями. ...
Добавлено: 30 октября 2025 г.
Сурков А. Ю., Sergei Koltcov, Игнатенко В. В. и др., Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2025 Vol. 681 Article 131085
Добавлено: 30 октября 2025 г.
Мыльникова А. В., Мыльников Л. А., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2025 № 7 С. 32–44
Рассмотрена модель использования скелетных структур на базе синтаксической разметки для предобработки корпусов текстов перед передачей в нейросетевые модели машинного перевода с целью повышения качества их работы, реализованная с помощью частеречной и синтаксической разметок корпусов текстов, использующих языковую модель, с использованием сети BERT и набора правил. Описана подготовка данных для обучения и предложены способы повышения эффективности ...
Добавлено: 22 сентября 2025 г.
Лифшиц А. Л., Slovĕne 2025 Т. 14 № 1 С. 300–312
В статье рассматриваются те эпизоды из записок Афанасия Никитина, которые позволяют усомниться в его купеческом статусе. На основании анализа грамматики, лексики и прагматики сообщений Афанасия делаются выводы, что по Волге и далее он путешествовал как глава небольшого сообщества людей и что он отличался от своих спутников по рангу. Подтверждаются предположения А. Г. Боброва, что Афанасий ...
Добавлено: 3 сентября 2025 г.
Распространение систем искусственного интеллекта ведет к повышенному спросу на вычислительные ресурсы, импорт которых стал затруднен. В статье приводится результат исследования отечественной элементной базы, разработан аппаратно-программный комплекс на ее основе. Протестирована скорость вывода и эффективность адаптированных современных нейросетевых алгоритмов. ...
Добавлено: 20 июня 2025 г.
Болтунова Е. М., Лаптев А. К., Имагология и компаративистика 2025 № 23 С. 358–379
Авторы описывают проведенный практический эксперимент по интеллектуальному анализу дневника адмирала Ф.П. Литке, расшифрованного с помощью специально обученной нейросети. Эксперимент показывает практическую реализацию принципов автоматизированной работы исследователя с большими объемами сложного рукописного текста с минимальными затратами времени и человеческого ресурса. ...
Добавлено: 16 июня 2025 г.
Пшиченко Д. В., Тенденции развития науки и образования 2024 № 112(3) С. 117–122
В статье рассматривается роль искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) в управлении кризисными ситуациями в экономике. Анализируются различные технологии AI для прогнозирования экономических шоков и минимизации их последствий. Изучаются примеры успешного применения AI в различных секторах. Подчеркивается, что использование AI позволяет значительно повысить устойчивость и адаптивность экономических систем, а также снизить риски и оптимизировать использование ресурсов. ...
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Курск: Курский государственный университет, 2024.
В сборнике публикуются научные статьи по материалам V Международной научно-технической конференции «Интеллектуальные информационные системы: Теория и практика».
Издание адресовано студентам, аспирантам, преподавателям вузов, кандидатам и докторам наук, практикующим специалистам, всем, кто проявляет интерес к проектированию и разработке интеллектуальных информационных систем, их практическим приложениям, а также методам и алгоритмам интеллектуального анализа и обработки. ...
Добавлено: 17 февраля 2025 г.
Деркач Д. А., Гущин М. И., Samorodova E. и др., Astronomical Society of the Pacific: Conference Series 2024 Vol. 535
Добавлено: 8 января 2025 г.
Fedorova A., Jovišić N., Vallverdù J. и др., Advanced Electronic Materials 2024 Vol. 10 No. 12 Article 2400258
The energy efficiency of Artificial Intelligence (AI) systems is a crucial and actual issue that may have an important impact on an ecological, economic and technological level. Spiking Neural Networks (SNNs) are strongly suggested as valid candidates able to overcome Artificial Neural Networks (ANNs) in this specific contest. In this study, the proposal involves the ...
Добавлено: 12 декабря 2024 г.