NamedEntityRangers at SemEval-2022 Task 11: Transformer-based Approaches for Multilingual Complex Named Entity Recognition

Miftahova A.; Alexander Pugachev; Skiba A.; E. Artemova; Batura T.; P. Braslavski; Ivanov V.

doi:10.18653/v1/2022.semeval-1.216

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

?

NamedEntityRangers at SemEval-2022 Task 11: Transformer-based Approaches for Multilingual Complex Named Entity Recognition

P. 1570–1575.

Miftahova A., Alexander Pugachev, Skiba A., Артемова Е. Л., Batura T., Браславский П. И., Ivanov V.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: NER

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Разработка математических моделей и методов рекомендательных систем и автоматической обработки текстов (2021)

В книге

Proceedings of the 16th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2022)

Association for Computational Linguistics, 2022.

Named Entity Recognition from Chernobyl Documentaries

Daniil Tikhomirov, Nikitinsky N., Макаров И. А., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 133–139.

The paper describes a system that extracts facts and opinions from documentary texts to create a domain ontology of a controversial topic for Chernobyl disaster. The pipeline of the system is based on RNNbased NER module, which was tested on an annotated text corpora. ...

Добавлено: 4 января 2021 г.

Investigation and development of the intelligent voice assistant for the Internet of Things using machine learning

Ролич А. Ю., Поляков Е. В., Восков Л. С. и др., , in: 2018 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT). Proceedings.: M.: IEEE, 2018. P. 1–5.

Добавлено: 3 мая 2018 г.

Разработка интеллектуального голосового ассистента и исследование обучающей способности алгоритмов распознавания естественного языка

Поляков Е. В., Мажанов М. С., Качалова М. В. и др., Системный администратор 2017 № 12 С. 80–85

Развитие когнитивных технологий способствуют эффективному внедрению Искусственного интеллекта в повседневную жизнь человека. Появляются новые интерфейсы взаимодействия устройств с человеком. Понимание естественного языка – одно из самых перспективных направлений развития Искусственного интеллекта. Голосовые ассистенты – яркий пример таких систем, они могут быть интегрированы во множество других интеллектуальных систем и повышать удобство взаимодействия человека и компьютера. В ...

Добавлено: 10 декабря 2017 г.