• 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
  • Word2vec not dead: predicting hypernyms of co-hyponyms is better than reading definitions
  • 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

?

Word2vec not dead: predicting hypernyms of co-hyponyms is better than reading definitions

P. 13–32.
Arefyev N V., Fedoseev M., Kabanov A., Zizov V.
Язык: английский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: taxonomy buildingword embeddingsLanguage models
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Разработка математических моделей и методов рекомендательных систем и автоматической обработки текстов (2020)

В книге

Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: по материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 17–20 июня 2020 г.)
Селегей В. Issue 19(26): дополнительный том. , -, 2020.
Похожие публикации
The voice of Twitter: observable subjective well-being inferred from tweets in Russian
Сметанин С. И., Mikhail Komarov, PeerJ Computer Science 2022 Vol. 8 Article e1181
Добавлено: 29 декабря 2022 г.
Language Models for Cloze Task Answer Generation in Russian
Lopukhina Anastasia, Pletenev S., Nikiforova A. и др., , in: Proceedings of the Second Workshop on Linguistic and Neurocognitive Resources.: Marseille: European Language Resources Association (ELRA), 2020. P. 28–37.
Добавлено: 20 апреля 2021 г.
Always Keep your Target in Mind: Studying Semantics and Improving Performance of Neural Lexical Substitution
Nikolay Arefyev, Sheludko B., Podolskiy A. и др., , in: Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics.: International Committee on Computational Linguistics, 2020. P. 1242–1255.
Добавлено: 7 декабря 2020 г.
SumTitles: a Summarization Dataset with Low Extractiveness
Malykh V., Chernis K., Артемова Е. Л. и др., , in: Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics.: International Committee on Computational Linguistics, 2020. Ch. 503 P. 5718–5730.
Добавлено: 6 декабря 2020 г.
A resource-light method for cross-lingual semantic textual similarity
Glavas G., Franco-Salvador M., Ponzetto S. и др., Knowledge-Based Systems 2018 Vol. 143 P. 1–9
Добавлено: 29 октября 2020 г.
Scalable and language-independent embedding-based approach for plagiarism detection considering obfuscation type: no training phase
Gharavi E., Veisi H., Россо П., Neural Computing and Applications 2020 Vol. 32 No. 14 P. 10593–10607
Добавлено: 29 октября 2020 г.
Evaluation of Vector Transformations for Russian Word2Vec and FastText Embeddings
Korogodina O., Karpik O., Klyshinsky E., , in: GraphiCon 2020 - Proceedings of the 30th International Conference on Computer Graphics and Machine Vision.: St. Petersburg: CEUR-WS, 2020.
Добавлено: 21 октября 2020 г.
Neural GRANNy at SemEval-2019 Task 2: A combined approach for better modeling of semantic relationships in semantic frame induction
Arefyev Nikolay, Sheludko B., Adis D. и др., , in: Proceedings of the 13th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2019).: Minneapolis: Association for Computational Linguistics, 2019. P. 31–38.
Добавлено: 10 октября 2020 г.
Hm2 at semeval 2019 task2: Unsupervised frame induction using contextualized and uncontextualized word embeddings
Anwar S., Ustalov D., Арефьев Н. В. и др., , in: Proceedings of the 13th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2019).: Minneapolis: Association for Computational Linguistics, 2019. P. 125–129.
Добавлено: 10 октября 2020 г.
How much does a word weight? Weighting word embeddings for word sense induction
Arefyev, N., Ermolaev P., Panchenko A., , in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies. International Conference "Dialogue 2018" Proceedings.: M.: Conference Proceedings Editorial board, 2018. P. 68–84.
Добавлено: 9 октября 2020 г.
Neural networks with attention for word sense induction
Struyanskiy O., Arefyev, N., , in: Supplementary Proceedings of the 7th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST-SUP 2018), Moscow, Russia, July 5-7, 2018.: Aachen: CEUR Workshop Proceedings, 2018. P. 208–213.
Добавлено: 9 октября 2020 г.
Combining neural language models for word sense induction
Arefyev, N, Boris S., Aleksashina T., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Lecture Notes in Computer Science, Revised Selected PapersVol. 11832.: Cham: Springer, 2019. P. 105–121.
Добавлено: 9 октября 2020 г.
Combining Lexical Substitutes in Neural Word Sense Induction
Nikolay Arefyev, Boris S., Panchenko A., , in: Proceedings of the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP 2019.: INCOMA Ltd, 2019. P. 62–70.
Добавлено: 9 октября 2020 г.
Word Embedding for Semantically Related Words: An Experimental Study
Karyaeva M., Браславский П. И., Sokolov V., Automatic Control and Computer Sciences 2019 Vol. 53 P. 638–643
Добавлено: 10 апреля 2020 г.
Data-driven models and computational tools for neurolinguistics: a language technology perspective
Ekaterina Artemova, Бакаров А. А., Артемов А. В. и др., Journal of Cognitive Science 2020 Vol. 1 No. 21 P. 15–52
Добавлено: 17 января 2020 г.
Learning Word Embeddings without Context Vectors
Зобнин А. И., Elistratova E., , in: Proceedings of the 4th Workshop on Representation Learning for NLP (RepL4NLP-2019)Issue W19-43.: Association for Computational Linguistics, 2019. P. 244–249.
Добавлено: 9 ноября 2019 г.
A Dataset for Noun Compositionality Detection for a Slavic Language
Puzyrev D., Shelmanov A., Panchenko A. и др., , in: Proceedings of the 7th Workshop on Balto-Slavic Natural Language Processing, 2019, Florence, Italy, Association for Computational Linguistics.: Association for Computational Linguistics, 2019. P. 56–62.
Добавлено: 30 октября 2019 г.
Noun Compositionality Detection using Distributional Semantics for the Russian Language
Пузырев Д. А., Shelmanov A., Panchenko A. и др., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference AIST 2019.: Springer, 2019. P. 218–229.
Добавлено: 30 октября 2019 г.
L-models and R-models for Lambek calculus enriched with additives and the multiplicative unit
Канович М. И., Кузнецов С. Л., Щедров А., , in: Logic, Language, Information, and Computation: 26th International Workshop, WoLLIC 2019, Utrecht, The Netherlands, July 2-5, 2019, ProceedingsVol. 11541: Lecture Notes in Computer Science.: Berlin, Heidelberg: Springer, 2019. P. 373–391.
Добавлено: 4 сентября 2019 г.
Automatic Mining of Discourse Connectives for Russian
Толдова С. Ю., Pisarevskaya D., Kobozeva M., , in: Artificial Intelligence and Natural Language, 7th International Conference, AINL 2018, St. Petersburg, Russia, October 17–19, 2018, ProceedingsIssue 930.: Switzerland: Springer, 2018. P. 79–87.
Добавлено: 26 октября 2018 г.
Text classification with deep learning neural networks
Voronkov Ilia, Amajd M., Kaimuldenov Z., , in: Actual Problems of System and Software Engineering 2017. Proceedings of the 5th International Conference on Actual Problems of System and Software Engineering Supported by Russian Foundation for Basic Research. Project #17-07-20565 Moscow, Russia, November 14-16, 2017, 408 P.Vol. 1989.: Aachen: CEUR Workshop Proceedings, 2017. P. 362–370.
Добавлено: 16 августа 2018 г.
Rotations and Interpretability of Word Embeddings: The Case of the Russian Language
Зобнин А. И., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 6th International Conference, 2017, Revised Selected PapersVol. 10716.: Cham: Springer, 2018. Ch. 11 P. 116–128.
Добавлено: 26 ноября 2017 г.
Extracting social networks from literary text with word embedding tools
Wohlgenannt G., Артемова Е. Л., Ильвовский Д. А., , in: Proceedings of the Workshop on Language Technology Resources and Tools for Digital Humanities (LT4DH).: Osaka: [б.и.], 2016. Ch. 4 P. 18–26.
Добавлено: 6 марта 2017 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