• 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
  • RENERSANs: Relation Extraction and Named Entity Recognition as Sequence Annotation
  • 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
26 мая 2026 г.
Гибкость рынка труда как новая норма: ее формы и адаптация работников
Гибкий рынок труда, который наблюдается сегодня, — не временная тактика или вынужденная мера, а системный ответ на ряд вызовов. Как меняется карьера, какие формы гибкости встречаются и как работникам адаптироваться к ним, в колонке для IQ Медиа размышляет директор Института занятости и профессий НИУ ВШЭ Федор Прокопов.
25 мая 2026 г.
Биологи ВШЭ получили «молекулярный отпечаток» преэклампсии
Исследователи НИУ ВШЭ использовали новый способ моделирования состояния гипоксии в клетках плаценты при беременности, осложненной преэклампсией, и обнаружили молекулярные маркеры кислородного голодания тканей. Гипоксия — один из ключевых механизмов преэклампсии, полученные результаты важны для более точной и своевременной диагностики заболевания, а также для разработки эффективных методов лечения. Работа опубликована в журнале Placenta.
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.

 

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

?

RENERSANs: Relation Extraction and Named Entity Recognition as Sequence Annotation

P. 187–197.
Davletov A., Gordeev D., Rei A., Арефьев Н. В.
Язык: английский
DOI
Ключевые слова: taggingnamed entity recognitionBERT Language Model
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
Исследовательский потенциал корпуса советских песен: эмоциональная тональность и география песенных текстов через призму компьютерных технологий
Колмогорова А. В., Зарембо В. С., Ткачева Е. С. и др., В кн.: Лингвистическая семантика в пространственном измерении: Словарь. Дискурс. Корпус.: Екатеринбург: Кабинетный ученый, 2024. Гл. 10 С. 423–445.
Цель данного исследования – описать характеристики текста популярной советской песни как лингвоидеологического феномена. В качестве материала используется корпус советской песни, собранный исследовательской группой. В фокусе данной публикации – две характеристики: изменения эмоциональной тональности популярных песен, выпускавшихся на граммпластинках фирмой «Мелодия» в разные периоды советской эпохи, и города, упоминавшиеся в песнях с 1950 по 2000 гг. ...
Добавлено: 10 декабря 2023 г.
NEREL-BIO: A Dataset of Biomedical Abstracts Annotated with Nested Named Entities
Loukachevitch N., Manandhar S., Baral E. и др., Bioinformatics 2023 Vol. 39 No. 4 Article btad161
Добавлено: 5 апреля 2023 г.
Using Text Analytics for Health to Get Meaningful Insights from a Corpus of COVID Scientific Papers
Сошников Д. В., Soshnikova V., / Series Computer Science "arxiv.org". 2021.
Since the beginning of COVID pandemic, there have been around 700000 scientific papers published on the subject. A human researcher cannot possibly get acquainted with such a huge text corpus -- and therefore developing AI-based tools to help navigating this corpus and deriving some useful insights from it is highly needed. In this paper, we ...
Добавлено: 22 февраля 2022 г.
NEREL: A Russian Dataset with Nested Named Entities, Relations and Events
Loukachevitch N., Артемова Е. Л., Batura T. и др., , in: International Conference Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP 2021.: Association for Computational Linguistics, 2021. P. 876–886.
Добавлено: 27 сентября 2021 г.
Federated Learning in Named Entity Recognition
Efim Luboshnikov, Макаров И. А., , in: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts. 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020 Revised Supplementary ProceedingsVol. 12602.: Springer, 2021. Ch. 8 P. 90–101.
This article is devoted to the implementation of the federated approach to named entity recognition. The novel federated approach is designed to solve data privacy issues. The classic BiLSTM-CNNs-CRF and its modifications trained on a single machine are taken as baseline. Federated training is conducted for them. Influence of use of pretrained embedding, use of ...
Добавлено: 24 марта 2021 г.
Automatic generation of reviews of scientific papers
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.
Добавлено: 28 декабря 2020 г.
RussianSuperGLUE: A Russian Language Understanding Evaluation Benchmark
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.
Добавлено: 22 ноября 2020 г.
Gapping parsing using pretrained embeddings, attention mechanism and NCRF
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.
Добавлено: 29 октября 2020 г.
RUREBUS-2020 Shared Task: Russian Relation Extraction for Business
Ivanin V., Артемова Е. Л., Batura T. 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. 401–416.
В статье представлены результаты соревнования по распознаванию именованных сущностей и извлечению отношений. Целью соревнова- ния является сравнение методов извлечения сущностей и отношений на русском языке в постановке, приближенной к индустриальным за- дачам. В качестве исходной коллекции текстов использовался корпус Минэкономразвития РФ, содержащий программы стратегического развития. Корпус был размечен в соответствии с инструкцией, раз- работанной авторами ...
Добавлено: 21 июня 2020 г.
RuREBus-2020 Shared Task: Russian Relaton Extraction for Business
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 ...
Добавлено: 11 июня 2020 г.
Use of the Internet of Things in Public Governance for Law Enforcement and Inspection: The Case of Russia
Кнутов А. В., Стырин Е. М., , in: Beyond Smart and Connected Governments Sensors and the Internet of Things in the Public Sector.: Springer, 2020. Ch. 7 P. 139–164.
Добавлено: 5 мая 2020 г.
Multilingual Named Entity Recognition Using Pretrained Embeddings, Attention Mechanism and NCRF
Emelyanov A., Артемова Е. Л., , 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. 94–99.
Добавлено: 31 октября 2019 г.
СЕМАНТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА НЕСТРУКТУРИРОВАННЫХ ТЕКСТОВЫХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССОРА PULLENTI
Козеренко Е. Б., Кузнецов К. И., Романов Д. А., Информатика и ее применения 2018 Т. 12 № 3 С. 91–98
Представлена методика создания систем извлечения знаний, основанная на подходе, главным инструментом которого является программный пакет PullEnti, включающий алгоритмы морфологического и семантико-синтаксического анализа для выделения сущностей определенных типов из текстов естественного языка (персоны, организации, локации и другие целевые семантические объекты). В системе PullEnti используются динамически подключаемые компоненты (плагины), что позволяет без перекомпилирования активировать различные функциональные возможности. ...
Добавлено: 19 декабря 2018 г.
Technology Classification for the Purposes of Future Studies
Кузьминов И. Ф., Майснер Д., Лавриненко А. С. и др., / NRU Higher School of Economics. Series WP BRP "Science, Technology and Innovation". 2018. No. 78/STI/2018.
Добавлено: 22 января 2018 г.
FactRuEval 2016: Evaluation of Named Entity Recognition and Fact Extraction Systems for Russian
Starostin A. S., Bocharov V. V., Alexeeva S. V. и др., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва,1–4 июля 2016 г.)Вып. 15.: М.: Изд-во РГГУ, 2016. P. 688–705.
Добавлено: 7 октября 2016 г.
Semi-supervised Tag Extraction in a Web Recommender System
Leksin V., Николенко С. И., , in: Proceedings of the 6th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP 2013), Lecture Notes in Computer ScienceVol. 8199.: Berlin, Heidelberg: Springer, 2013. P. 206–212.
An important characteristic feature of recommender systems for web pages is the abundance of textual information in and about the items being recommended (web pages). To improve recommendations and enhance user experience, we propose to use automatic tag (keyword) extraction for web pages entering the recommender system. We present a novel tag extraction algorithm that ...
Добавлено: 27 сентября 2013 г.
WEB 2.0. ESP Coursebook
Голечкова Т. Ю., Шемякина В. И., Клепко Е. Ю., M.: Sputnik+, 2010.
Данная книга представляет собой курс английского языка для специальных целей (ESP), посвященный широко обсуждаемой в настоящее время теме Веб 2.0. Пособие включает разнообразные аспекты онлайн коммуникации: от дружбы в Интернете до делового общения. Представленные задания нацелены на развитие коммуникативной компетенции студентов как в устной, так и в письменной речи. Помимо этого, в пособие включен ряд ...
Добавлено: 6 марта 2013 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