Zero-shot Cross-lingual Transfer of a Gloss Language Model for Semantic Change Detection

Rachinskiy M.; Arefyev N.

doi:10.28995/2075-7182-2021-20-578-586

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

30 апреля 2026 г.

«Моя цель - стать ординарным профессором»

Михаил Саматов занимается теоретическими исследованиями перовскитных солнечных батарей. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал о работе на суперкомпьютере Вышки, сотрудничестве с Пекинским университетом и умении делать мебель.

29 апреля 2026 г.

Научить машину читать прошлое: на ФГН создают нейросеть для расшифровки рукописей

Дневники и письма — бесценный источник для гуманитария-исследователя. Но что делать, если текст невозможно прочитать? На факультете гуманитарных наук (ФГН) ВШЭ эту проблему решили перевести на язык математики: команда филологов, историков и специалистов по машинному обучению создала информационную систему, которая не только распознает неразборчивый почерк, но и помогает анализировать содержание архивов.

29 апреля 2026 г.

8 драйверов технологического будущего: что изменит экономику

Какие отрасли определят облик ближайших десятилетий? Премьер-министр Михаил Мишустин назвал 8 направлений, которые будут развиваться в ближайшие годы. О том, какие образовательные программы НИУ ВШЭ готовят специалистов по этим направлениям — в материале IQ медиа.

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

Публикации

?

Zero-shot Cross-lingual Transfer of a Gloss Language Model for Semantic Change Detection

P. 578–586.

Rachinskiy M., Arefyev N.

Язык: английский

DOI

Ключевые слова: lexical semantic change detection

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Разработка математических моделей и методов рекомендательных систем и автоматической обработки текстов (2020)

В книге

Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Papers from the Annual International Conference “Dialogue” (2021)

Issue 20: Основной том. , -, 2021.

Detection of semantic changes in Russian nouns with distributional models and grammatical features

Рыжова А. А., Рыжова Д. А., Соченков И. В., , in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Papers from the Annual International Conference “Dialogue” (2021)Issue 20: Основной том.: -, 2021. P. 597–606.

Добавлено: 30 октября 2021 г.

DeepMistake: Which Senses are Hard to Distinguish for a Word-in-Context Model

Nikolay Arefyev, Fedoseev M., Protasov V. и др., , in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Papers from the Annual International Conference “Dialogue” (2021)Issue 20: Основной том.: -, 2021. P. 16–30.

Добавлено: 23 сентября 2021 г.

An Interpretable Approach to Lexical Semantic Change Detection with Lexical Substitution

Arefyev N.V., Bykov D. A., , in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Papers from the Annual International Conference “Dialogue” (2021)Issue 20: Основной том.: -, 2021. P. 31–46.

Добавлено: 23 сентября 2021 г.