5th Conference on Analysis of Images, Social Networks, and Text (AIST 2016)

?

5th Conference on Analysis of Images, Social Networks, and Text (AIST 2016)

Springer, 2017.

Constructing Aspect-Based Sentiment Lexicons with Topic Modeling

Tutubalina E., Николенко С. И., , in: 5th Conference on Analysis of Images, Social Networks, and Text (AIST 2016).: Springer, 2017.

Добавлено: 14 октября 2016 г.

User Profiling in Text-Based Recommender Systems Based on Distributed Word Representations

Alekseyev A., Николенко С. И., , in: 5th Conference on Analysis of Images, Social Networks, and Text (AIST 2016).: Springer, 2017.

Добавлено: 14 октября 2016 г.

Classification of Dangerous Situations for Small Sample Size Problem in Maintenance Decision Support Systems

Milov V., Савченко А. В., , in: 5th Conference on Analysis of Images, Social Networks, and Text (AIST 2016).: Springer, 2017. P. 338–345.

Добавлено: 26 октября 2018 г.

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: английский

Ключевые слова: text mining

5th Conference on Analysis of Images, Social Networks, and Text (AIST 2016)

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

Diffusion on language model embeddings for protein sequence generation

Мещанинов В. П., Strashnov, P., Shevtsov A. и др., / Cornell University. Серия CoRR, arXiv:2403.03726 "Computing Research Repository,". 2025.

Дизайн белков требует глубокого понимания присущей сложности «белкового вселенной». Хотя многие работы ориентируются на условную генерацию или сосредоточены на отдельных семействах белков, базовая задача безусловной генерации остаётся недостаточно изученной и недооценённой. В этой работе мы исследуем именно этот ключевой аспект и представляем DiMA — модель, которая использует непрерывную диффузию по эмбеддингам, полученным из языковой модели для белков ESM-2, ...

Добавлено: 5 октября 2025 г.

Smoothie: Smoothing Diffusion on Token Embeddings for Text Generation

Шабалин А. М., Мещанинов В. П., Vetrov D., / Series cs.CL, arXiv:2505.18853 "Computation and Language". 2025.

Диффузионные модели достигли передовых результатов в генерации изображений, аудио и видео, однако их адаптация к тексту остаётся сложной из-за его дискретной природы. Ранее подходы либо применяют гауссовскую диффузию в непрерывных латентных пространствах, что наследует семантическую структуру, но затрудняет декодирование токенов, либо работают в пространстве категориального симплекса, что учитывает дискретность, но игнорирует семантические связи между токенами. ...

Добавлено: 5 октября 2025 г.

A Feature Engineering Framework for Computer Vision Based on Topological Data Analysis

Абрамов А. С., Чернышев В. Л., Михайлец Е. В. и др., / Series Social Science Research Network "Social Science Research Network". 2025.

Добавлено: 23 сентября 2025 г.

On the construction of frieze patterns from partitions of convex polygons by nonintersecting diagonals

Кочетков Ю. Ю., / Series arXiv.org e-print archive "arXiv.math". 2025. No. 07600.

Добавлено: 17 сентября 2025 г.

Substantive Criteria for Referring Statements from Texts to Events and Factors

I. V. Loginova, A. S. Piekalnits, E. A. Sabidaeva и др., Scientific and Technical Information Processing 2025 Vol. 52 No. 6 P. 738–751

Добавлено: 18 июля 2025 г.

Литературное наследие XIX–XX веков: классификация растровых изображений для интеллектуального анализа и тематического моделирования корпуса рукописных текстов

Пенская Е. Н., Хачатурян Л. В., Филологические науки. Научные доклады высшей школы 2023 № 5 С. 160–165

Рассмотренысовременные тенденции работыс цифровыми формами рукописного наследия по истории русской литературы второй половины XIX — середины ХХ в. Проанализирован процесс формирования виртуальных архивов как постепенное накопление big data научных исследований — нераспознанного информационного массива растровых документов, содержащего десятки тысяч цифровых форм архивных документов.Предложеныновые подходык классификации растровых изображений рукописных документов для работы в системах интеллектуального анализа, экспериментальные ...

Добавлено: 30 октября 2023 г.

Modern Natural Language Processing Technologies for Strategic Analytics

Кузьминов И. Ф., Бахтин П. Д., Тимофеев А. А. и др., Scientific and Technical Information Processing 2021 Vol. 48 No. 6 P. 467–475

Добавлено: 23 марта 2022 г.

Ценностное предложение ресторанного бизнеса: интеллектуальный анализ онлайн-отзывов клиентов

Серова Е. Г., Файнштейн Е. М., Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 8. Менеджмент 2022 Т. 21 № 1 С. 48–75

Статья посвящена определению значимых факторов ценностного предложения в онлайн-отзывах клиентов, характерных для потребительских запросов в сфере ресторанных услуг, с использованием интеллектуального анализа текста. В центре внимания — анализ сетевых ресторанов, основанный на полезности услуги, которая выражена в системе балльных оценок и факторах удовлетворенности услугой, о которых пишут клиенты в онлайн-отзывах. Эмпирические данные из 201 онлайн-отзыва собраны с использованием ...

Добавлено: 17 февраля 2022 г.

Soft and hard skills identification: insights from IT job advertisements in the CIS region

Терников А. А., PeerJ Computer Science 2022 Vol. 8 Article e946

Добавлено: 1 февраля 2022 г.

Economic and Geographical Analysis of the Current State of the Pulp and Paper Industry of European Russia: How Is Text Mining Helpful?

Кузьминов И. Ф., Лобанова П. А., Regional Research of Russia 2021 Vol. 11 No. 4 P. 477–489

Добавлено: 27 декабря 2021 г.

Human Resources Mining for Examination of R & D Progress and Requirements

Ozcan S., Sakar O., Suloglu M., IEEE Transactions on Engineering Management 2021 Vol. 68 No. 5 P. 1372–1387

The amount of job advertisement data is rapidly growing, and this rich dataset is expected to have implications for the employment market, sector trajectories, and the education sector. Most significantly, human resources (HR) data has never previously been examined with the lens of tech mining for science and technology analyses. This article is the first ...

Добавлено: 12 декабря 2021 г.

Forecasting Technology Trends through the Gap Between Science and Technology: The Case of Software as an E-Commerce Service

Дайм Т. У., Bukhari E., Bakry D. и др., Foresight and STI Governance 2021 Vol. 15 No. 2 P. 12–24

Identifying technology trends can be a key success factor for companies to be competitive and take advantage of technological trends before they occur. The companies always work to plan for future products and services. For that, it is important to turn to methods that are used for technology forecasting. These tools help the companies to ...

Добавлено: 12 декабря 2021 г.

Social media mining for ideation: Identification of sustainable solutions and opinions

Ozcan S., Suloglu M., Sakar C. O. и др., Technovation 2021 Vol. 107 No. September 2021 P. 1–12

The availability of social media-based data creates opportunities to obtain information about consumers, trends, companies and technologies using text mining techniques. However, the quality of the data is a significant concern for social media-based analyses. The aim of this study was to mine tweets (microblogs) to explore trends and retrieve ideas for various purposes such ...

Добавлено: 12 декабря 2021 г.

Value Propositions of Restaurant Delivery Systems: A Text Mining-Based Review.

Fainshtein E., , in: XIV International Scientific Conference “INTERAGROMASH 2021"Vol. 1: Precision Agriculture and Agricultural Machinery Industry.: Springer, 2021. P. 475–483.

Добавлено: 1 ноября 2021 г.

Интеллектуальный анализ текста онлайн-обзоров: выявление факторов ценностного предложения сетевого ресторанного бизнеса

Серова Е. Г., Файнштейн Е. М., В кн.: Четвертая международная конференция «Управление бизнесом в цифровой экономике»: сборник тезисов выступлений, СанктПетербург.: СПб.: ИПЦ СПбГУПТД, 2021.

Статья посвящена применению новых цифровых технологий в сфере оказания сервисных услуг российского ресторанного бизнеса. На основе методов интеллектуального анализа текстов (text mining), выявлен максимально полный перечень факторов ценностного предложения в онлайн-обзорах клиентов, характерных для потребительских запросов в сфере ресторанных услуг. Корреляционный анализ рейтинговых баллов и баллов оценок рекомендаций клиентов сетевых ресторанов позволил сравнить онлайн-обзоры довольных ...

Добавлено: 31 октября 2021 г.