ParaPhraser: Russian paraphrase corpus and shared task

Pivovarova L.; E. Pronoza; Yagunova E.; Pronoza A.

doi:10.1007/978-3-319-71746-3_18

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

20 мая 2026 г.

«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи

Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

20 мая 2026 г.

Творческая работа как лекарство от выгорания

Творческая и доброжелательная атмосфера, новые методы в Международной лаборатории (впоследствии центре) социокультурных исследований привлекают молодых исследователей. За годы работы в Вышке они становятся учеными и преподавателями, известными в России и за рубежом. О своем пути в центре и в Вышке, исследованиях и роли наставников в научных успехах рассказали главный научный сотрудник ЦСКИ Зарина Лепшокова и ведущий научный сотрудник Екатерина Бушина.

19 мая 2026 г.

Физики НИУ ВШЭ выяснили, что происходит внутри устойчивого вихря

В атмосфере и в океане часто наблюдаются крупные вихри с характерными спиральными рукавами. Физики из НИУ ВШЭ объяснили, как они формируются и почему сохраняют свою структуру. Оказалось, что скорости в точках, расположенных вдоль одной дуги вихря, остаются связанными даже на больших расстояниях. При этом в направлении от центра вихря эта связь быстро ослабевает. Такие различия помогают объяснить образование рукавов и могут улучшить модели атмосферных и океанических течений. Результаты опубликованы в Physical Review Fluids.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

ParaPhraser: Russian paraphrase corpus and shared task

P. 211–225.

Pivovarova L., Проноза Е. В., Yagunova E., Pronoza A.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: shared task paraphrase corpus paraphrase detection russian paraphrase

В книге

Artificial Intelligence and Natural Language, 6th Conference, AINL 2017, St. Petersburg, Russia, September 20–23, 2017, Revised Selected Papers

Issue 789. , Switzerland: Springer, 2018.

A New Corpus of the Russian Social Network News Feed Paraphrases: Corpus Construction and Linguistic Feature Analysis

Проноза Е. В., Yagunova E., Pronoza A., , in: Advances in Computational Intelligence 16th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2017, Enseneda, Mexico, October 23-28, 2017, Proceedings, Part II* 2. Vol. 10633.: Springer, 2018. P. 133–145.

Добавлено: 30 октября 2020 г.

Proceedings of the 7th evaluation campaign of Natural Language Processing and Speech tools for Italian (EVALITA 2020)

CEUR-WS.org, 2020.

Добавлено: 7 октября 2020 г.

GRAMEVAL 2020 Shared Task: Russian Full Morphology and Universal Dependencies Parsing

Ляшевская О. Н., Шаврина Т. О., Trofimov I. 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. 553–569.

GramEval 2020 — дорожка по оценке методов и технических решений для полного морфологического и синтаксического анализа текстов на русском языке. В 2020 году доминантой была выбрана жанровая репрезентативность текстового материала. Для оценки подходов к автоматическому анализу текста был подготовлен тестовый набор данных, охватывающий пять жанров современного языка: новости, сообщения из социальных сетей и электронную коммуникацую, ...

Добавлено: 30 августа 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.

AGRR-2019: AUTOMATIC GAPPING RESOLUTION FOR RUSSIAN

Smurov I., Пономарева М. А., Шаврина Т. О. и др., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 29 мая — 1 июня 2019 г.)Вып. 18(25).: [б.и.], 2019. P. 600–614.

Добавлено: 5 сентября 2019 г.

Text collections for evaluation of Russian morphological taggers

Ляшевская О. Н., Bocharov V., Sorokin A. и др., Jazykovedny Casopis 2017 Vol. 68 No. 2 P. 258–267

Добавлено: 30 января 2018 г.