• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Automatization of Scientific Articles Classification According to Universal Decimal Classifier
  • 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
  • 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
18 мая 2026 г.
В Вышке прошла XXX юбилейная научно-техническая конференция имени Е.В. Арменского
Организатором научного события выступает Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ. В этом году главный инженерный студенческий форум проходил 30-й раз и собрал рекордное число участников. Студенты, аспиранты и молодые специалисты из 50 вузов и организаций России представили научно-исследовательские доклады в ИТ-области. Отдельная секция была посвящена научно-исследовательским работам школьников.
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.

 

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

?

Automatization of Scientific Articles Classification According to Universal Decimal Classifier

P. 122–133.
Романов А. Ю., Lomotin K.E., Kozlova E.S.
Язык: английский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: artificial neural networksклассификация текстовtext classificationTF-IDFTF-IDFcosine similarityискусственная нейронная сетькосинусный коэффициент подобия

В книге

Supplementary Proceedings of the Sixth International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST-SUP 2017), Moscow, Russia, July 27-29, 2017
Vol. 1975. , Aachen: CEUR-WS.org, 2017.
Похожие публикации
Hebb-Inspired Low Rank Adapters for Large Language Models Fine-Tuning
Alexander Demidovskij, Artyom Tugaryov, Igor Salnikov и др., , in: PRICAI 2025: Trends in Artificial Intelligence: 22nd Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, PRICAI 2025, Wellington, New Zealand, November 17–21, 2025, Proceedings, Part IIIVol. 16453.: Springer, 2026. P. 603–612.
Добавлено: 21 апреля 2026 г.
PRICAI 2025: Trends in Artificial Intelligence: 22nd Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, PRICAI 2025, Wellington, New Zealand, November 17–21, 2025, Proceedings, Part III
Springer, 2026.
Добавлено: 21 апреля 2026 г.
Дискриминативная лемматизация сокращений в эпоху LLM
Глазкова А. В., Смаль И. В., Ляшевская О. Н. и др., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 527 С. 146–155
В работе представлено исследование эффективности дискриминативных методов лемматизации сокращений в русскоязычных текстах. В отличие от генеративных подходов, дискриминативные модели осуществляют выбор оптимальной леммы из фиксированного набора вариантов, что исключает риск генерации грамматически некорректных словоформ. Впервые для русского языка проводится комплексный анализ четырех контекстно-ориентированных подходов: (1) ранжирования на основе маскированного языкового моделирования, (2) бинарной классификации, (3) ...
Добавлено: 10 марта 2026 г.
Transformer-based approaches for lemmatizing abbreviations in Russian texts
Glazkova A., Ляшевская О. Н., Morozov D. и др., Journal of Mathematical Sciences 2025 Vol. 546 P. 32–47
Добавлено: 10 марта 2026 г.
Semi-automatic annotation of brain vessels in magnetic resonance angiography images
Bernadotte A, Elfimov N., Menshikov I., Scientific data 2025 Vol. 13 No. 41
Добавлено: 25 февраля 2026 г.
Тесты как инструменты оценивания в вузах: трудности и решения
Антипкина И. В., Иванущенко А. В., Калабина И. А. и др., Мир психологии. Научно-методический журнал 2025 № 4(123) С. 295–316
Тестовые задания низкого качества создают риск ошибочного и несправедливого оценивания в высшем образовании. В исследовании описана аналитика банков тестовых заданий по нескольким предметам, используемых в одном из российских вузов. Аналитика проведена двумя способами: с помощью психометрических методов классической теории тестирования и с использованием нейросети Grok. Мы показали высокую частотность проблем в реальных банках вузовских тестовых ...
Добавлено: 22 января 2026 г.
Формирование требований к технологическим параметрам серийного производства на основе нейросетевого подхода
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Прикладная информатика 2025 Т. 20 № 3(117) С. 85–100
В настоящее время нейросетевые методы и технологии довольно широко используются на производственных предприятиях для обнаружения, классификации, устранения и выявления причин возникновения брака, прогнозирования качества и свойств получаемых изделий, подбора оптимальных параметров производственно-технологических процессов, выявления и исследования их закономерностей. Однако остается не решенной важная задача определения таких диапазонов значений технологических параметров, при которых вероятность возникновения брака ...
Добавлено: 10 июля 2025 г.
Экономические и социальные аспекты атомной энергетики в условиях развития технологий искусственного интеллекта
Подчуфаров А. Ю., Галкина А. Н., Ванина С. С. и др., Экономика и управление: проблемы, решения 2025 Т. 5 № 4 С. 61–74
В современных условиях внедрение технологий искусственного интеллекта становится значимым фактором развития высокотехнологичных отраслей промышленности. В статье представлены результаты исследования перспектив применения интеллектуальных аналитических систем в атомной энергетике. Проанализирован опыт зарубежных стран и выявлены особенности успешных проектов с использованием искусственного интеллекта в данной области. Обоснованы рекомендации по развитию технических и социальных компетенций в отечественной атомной и ...
Добавлено: 5 июня 2025 г.
Where Do Large Learning Rates Lead Us?
Садртдинов И. Р., Кодрян М. С., Pokonechny E. и др., , in: 38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024).: [б.и.], 2024. P. 58445–58479.
Добавлено: 19 февраля 2025 г.
Big Data Analytics Approach with Multiple Text Types: The Case of the Computer Gaming
Aleksandr Belov, Zakharov F., Litvinenko E. и др., , in: International IoT, Electronics and Mechatronics Conference, Volume 2. Proceedings of IEMTRONICS 2024. LNEE, volume 1228Vol. 1228.: Springer Publishing Company, 2025. P. 275–287.
Добавлено: 26 января 2025 г.
Artificial Neural Networks as a Natural Tool in Solution of Variational Problems in Hydrodynamics
Литвиненко Н. П., IEEE Access 2024
Добавлено: 9 декабря 2024 г.
ALOE: Boosting Large Language Model Fine-Tuning with Aggressive Loss-Based Elimination of Samples
Демидовский А. В., Трутнев А. И., Тугарев А. М. и др., , in: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications: 27th European Conference on Artificial Intelligence, 19–24 October 2024, Santiago de Compostela, SpainVol. 392.: IOS Press Ebooks, 2024. P. 3980–3986.
Добавлено: 5 ноября 2024 г.
Frontiers in Artificial Intelligence and Applications: 27th European Conference on Artificial Intelligence, 19–24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain
IOS Press Ebooks, 2024.
Добавлено: 5 ноября 2024 г.
Использование искусственных нейронных сетей в качестве интеллектуального метода контроля ионизирующего излучения
Каперко А. Ф., В кн.: X1V Всероссийское совещание по проблемам управления (ВСПУ - 2024), сборник научных трудов, 17 - 20 июня 2024 г.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2024. С. 2464–2468.
Для контроля ионизирующего излучения в космическом пространстве используются спектрометры, построенные на алмазных детекторах, которые обладают сверхвысокой радиационной стойкостью. Рассматривается использование искусственных нейронных сетей в качестве интеллектуального метода контроля потоков ионизирующего излучения в аппаратуре обработки выходной информации со спектрометра. С помощью спектрометра анализируются 24 входных сигнала, содержащих интегральные количественные характеристики потоков ионизирующего излучения. Обрабатывается информация о ...
Добавлено: 17 сентября 2024 г.
Aschern at CheckThat! 2021: Lambda-Calculus of Fact-Checked Claims
Чернявский А. С., Ильвовский Д. А., Nakov P., , in: CLEF 2021 Working Notes.: CEUR Workshop Proceedings, 2021. P. 484–493.
Добавлено: 9 мая 2024 г.
Эмоциональный анализ постов в ВКонтакте: классификатор или регрессор
Колмогорова А. В., Калинин А. А., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: по материалам международной конференции «Диалог 2022», выпуск 21Вып. 21.: Изд-во РГГУ, 2022. С. 311–322.
В статье обсуждаются результаты решения двух задач машинного обучения: задачи классификации тек стов социальных сетей на русском языке по критерию доминирующей эмоции и задачи регрессии, в рамках которой эмоции в тех же текстах социальных сетей предсказываются. В основе экспериментов – сформиро ванный авторами датасет из 3879 текстов из пабликов ВКонтакте, размеченный 2000 асессорами на краудсор синговой платформе Толока. Аннотирование ...
Добавлено: 18 марта 2024 г.
Machine learning approach for scientific and technical expertise
A. V. Belov, E. A. Egorova, Bulletin D. Serikbayev East Kazakhstan Technical University 2023 No. 4 P. 92–102
Добавлено: 9 марта 2024 г.
The Complex Neural Network Model for Mass Appraisal and Scenario Forecasting of the Urban Real Estate Market Value That Adapts Itself to Space and Time
Leonid N. Yasnitsky, Yasnitsky V., Aleksander O. Alekseev, Complexity 2021 Vol. 2021 Article 5392170
Добавлено: 10 февраля 2024 г.
Моделирование рынков жилой недвижимости крупнейших городов России
Ясницкий Л. Н., Ясницкий В. Л., Алексеев А. О., Экономика региона 2022 Т. 18 № 2 С. 609–622
Существующие математические модели массовой оценки и прогнозирования рыночной стоимости жилых объектов обладают рядом недостатков: разработанные для какого-либо одного региона модели не годятся для других регионов. Все они быстро устаревают и требуют постоянной актуализации, поскольку не учитывают постоянно меняющуюся экономическую обстановку. Они не пригодны для оптимизации строительного бизнеса. Целью исследования является создание системы оценки недвижимости городов ...
Добавлено: 10 февраля 2024 г.
Data Preprocessing and Neural Network Architecture Selection Algorithms in Cases of Limited Training Sets—On an Example of Diagnosing Alzheimer’s Disease
Алексеев А. О., Kozhemyakin L., Nikitin V. и др., Algorithms 2023 Vol. 16 No. 5 Article 219
Добавлено: 10 февраля 2024 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
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору