Интеллектуальный капитал (ИК) — знания, кадры и внешние связи — значимо влияет на экспорт российских регионов, но эффект проявляется лишь после накопления определенного уровня ИК и не ослабевает в кризисы, выяснили исследователи НИУ ВШЭ — Пермь. Подробнее — в материале IQ Media.
Любовь к сладкому может быть связана не только с пищевыми привычками, но и с тем, как человек принимает решения. Исследователи НИУ ВШЭ объяснили, почему любители сладкого ведут себя импульсивно: дело не в стремлении получить все немедленно, а в нежелании мириться с неопределенностью. Результаты могут помочь улучшить терапию зависимостей. Результаты исследования опубликованы в журнале Frontiers in Psychology.
Преподаватель Института демографии им. А.Г. Вишневского Артур Петросян и в жизни, и в работе ищет неочевидные решения. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал о важности масштаба в статистике, практической пользе науки, умении переключаться и поиске неочевидных траекторий в городе и в профессии.
Nikiforovskaya A., Kapralov N., Vlasova A. и др., , in: 2020 19th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2020).: Miami: IEEE, 2020. P. 314–319.
Шаврина Т. О., Феногенова А. С., Emelyanov A. и др., , in: Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP).: Association for Computational Linguistics, 2020. P. 4717–4726.
Emelyanov A., Артемова Е. Л., , in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies Papers from the Annual International Conference “Dialogue” (2019)Issue 18.: M.: Russian State University for the Humanitie, 2019. P. 203–212.
Davletov A., Gordeev D., Rei A. и др., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: по материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 17–20 июня 2020 г.)Issue 19(26): дополнительный том.: -, 2020. P. 187–197.
Артемова Е. Л., Batura T., Саркисян В. В. и др., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 17 июня — 20 июня 2020 г.)Вып. 19(26).: М.: Изд-во РГГУ, 2020. P. 416–432.
In this paper, we present a shared task on core information extraction problems, named entity recognition and relation extraction. In contrast to popular shared tasks on related problems, we try to move away from strictly academic rigor and rather model a business case. As a source for textual data we choose the corpus of Russian ...