• 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
  • CrowdChecked: Detecting Previously Fact-Checked Claims in Social Media
  • 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
30 июня 2026 г.
Аспирантка НИУ ВШЭ получила премию за выдающуюся научную статью
Международное научное общество по коллективному выбору и экономике благосостояния — Society for Social Choice and Welfare (SSCW) — присудило награду для молодых исследователей Ангелине Юдиной, аспирантке и преподавателю департамента математики ФЭН, младшему научному сотруднику Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ. Ученые отметили ее статью, посвященную решениям задачи выбора наилучших альтернатив на основании результатов их попарных сравнений.
30 июня 2026 г.
«Я хотела бы, чтобы мои исследования помогали делать мир спокойнее и лучше»
Какую бы задачу ни решала младший научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ Сараа Али, она думает, какую пользу она может принести людям. О своей большой семье, диагностике трехфазных двигателей и мечте построить на родине детский приют она рассказала проекту «Молодые ученые Вышки».
30 июня 2026 г.
Экономисты ВШЭ научились прогнозировать рождаемость по поисковым запросам
Сотрудники факультета экономических наук НИУ ВШЭ показали, что точность прогноза рождаемости в России можно улучшить почти в полтора раза, если добавить в модель динамику поисковых запросов по темам, связанным с беременностью и родами. В наиболее эффективных моделях ошибка прогноза снижается с 4,6 до 3,2%. Результаты исследования опубликованы в журнале Populations and Economics.

 

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

?

CrowdChecked: Detecting Previously Fact-Checked Claims in Social Media

P. 266–285.
Hardalov M., Чернявский А. С., Koychev I., Ильвовский Д. А., Nakov P.
Язык: английский
Ключевые слова: ranking algorithmsfact-checkingtransformersDataset creation

В книге

Proceedings of the 2nd Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics and the 12th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)
Association for Computational Linguistics, 2022.
Похожие публикации
Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers
Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Тактики противостояния фейковой информации и факторы проведения фактчекинга в России
Кузина Л. С., Попов Е. В., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2026 № 2 С. 170–191
В статье изучаются тактики пользователей интернета, направленные на проверку недостоверной (фейковой) информации, и факторы проведения фактчекинга. Цели исследования — в рамках теории просьюмеризма и повседневных тактик (Мишель де Серто) выявить и описать арсенал тактик фактчекинга, используемых российской интернет-аудиторией, определить социально-демографические и поведенческие предикторы их применения. Эмпирическую базу составили данные двух волн опроса «Мониторинг цифровой трансформации ...
Добавлено: 16 мая 2026 г.
Semi-automatic annotation of brain vessels in magnetic resonance angiography images
Bernadotte A, Elfimov N., Menshikov I., Scientific data 2025 Vol. 13 No. 41
Добавлено: 25 февраля 2026 г.
Multimodal graph, surface, and language-based model for protein protein interaction prediction
Артеага Мореано Б. Д., Червов Н. Р., Попцова М. С., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 4772
Добавлено: 4 февраля 2026 г.
GraphTyper: Вывод типов из графовой репрезентации кода посредством нейронных сетей
Арутюнов Г. А., Авдошин С. М., Труды Института системного программирования РАН 2024 Т. 36 № 4 С. 69–80
Несмотря на то, что программирование – это творческий процесс, достаточно много времени уходит на решение рутинных задач. Как и в других индустриях в сфере информационных технологий стремятся автоматизировать рутинные задачи. Во многих случаях применяются нейронные сети. Программирование не является исключением: Github заверяют, что уже около 30% кода написано при помощи Copilot. Этот инструмент основан на ...
Добавлено: 1 ноября 2024 г.
Analyzing the Robustness of Vision & Language Models
Ширнин А. А., Andreev N., Potapova S. и др., IEEE/ACM Transactions on Speech and Language Processing 2024 Vol. 32 P. 2751–2763
We present an approach to evaluate the robustness of pre-trained vision and language (V&L) models to noise in input data. Given a source image/text, we perturb it using standard computer vision (CV) / natural language processing (NLP) techniques and feed it to a V&L model. To track performance changes, we explore the problem of visual ...
Добавлено: 19 июля 2024 г.
Truth-O-Meter: Handling Multiple Inconsistent Sources Repairing LLM Hallucinations
Galitsky B., Чернявский А. С., Ильвовский Д. А., , in: SIGIR '24: Proceedings of the 47th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval.: Association for Computing Machinery (ACM), 2024. P. 2817–2821.
Large Language Models (LLM) often produce text with incorrect facts and hallucinations. To address this issue, we developed a fact-checking system Truth-O-Meter which verifies LLM results on the Internet and other sources of information to detect wrong claims/facts and proposes corrections for them. NLP and reasoning techniques such as Abstract Meaning Representation and syntactic alignment are ...
Добавлено: 9 мая 2024 г.
Aschern at CheckThat! 2021: Lambda-Calculus of Fact-Checked Claims
Чернявский А. С., Ильвовский Д. А., Nakov P., , in: CLEF 2021 Working Notes.: CEUR Workshop Proceedings, 2021. P. 484–493.
Добавлено: 9 мая 2024 г.
Creating and Using Synthetic Data for Neural Network Training, Using the Creation of a Neural Network Classifier of Online Social Network User Roles as an Example
Rabchevskiy A., Ясницкий Л. Н., , in: Digital Science: DSIC 2021Vol. 381.: Switzerland: Birkhauser/Springer, 2022. P. 412–421.
Добавлено: 14 февраля 2024 г.
Grammar in Language Models: BERT Study
Chistyakova K., Kazakova Tatiana, / NRU HSE. Series WP BRP "Linguistics". 2023. No. 115.
Добавлено: 29 ноября 2023 г.
Batch-Softmax Contrastive Loss for Pairwise Sentence Scoring Tasks
Чернявский А. С., Ильвовский Д. А., Kalinin P. и др., , in: Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL 2022).: Association for Computational Linguistics, 2022. P. 116–126.
Добавлено: 4 октября 2022 г.
Training Transformers Together
Борзунов А. А., Рябинин М. К., Dettmers T. и др., , in: Proceedings of the NeurIPS 2021 Competitions and Demonstrations Track.: PMLR, 2022. P. 335–342.
Добавлено: 27 июля 2022 г.
Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
Association for Computational Linguistics, 2022.
Добавлено: 17 мая 2022 г.
К вопросу об исследовании спорных истин в американском политическом дискурсе
Казаков И. В., В кн.: Апрельские тезисы: материалы междисциплинарной научно-исследовательской конференции (г. Пермь, 2–3 апреля 2021 г.).: Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2021. С. 129–135.
В связи с обеспокоенностью качеством информации, предоставляемой разными субъектами в качестве достоверной, в США получила распространение практика факт-чекинга, которая имеет ограниченный эффект в силу игнорирования перформативных функций политического текста. В статье предлагается применить постструктуралистский дискурсивный исторический подход в поиске ответа на вопрос о том, как социальные акторы конструируют смыслы в дискурсивном оспаривании фактических утверждений в публичной ...
Добавлено: 17 мая 2022 г.
Fine-Tuning Transformers: Vocabulary Transfer
Samenko I., Tikhonov A., Kozlovskii B. и др., / Series Computer Science "arxiv.org". 2021.
Добавлено: 17 января 2022 г.
Transformers: “The End of History” for Natural Language Processing?
Чернявский А. С., Ильвовский Д. А., Наков П., , in: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track: European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings,* 3.: Springer, 2021. P. 677–693.
Добавлено: 12 ноября 2021 г.
It’s All in the Heads: Using Attention Heads as a Baseline for Cross-Lingual Transfer in Commonsense Reasoning
Tikhonov A., Рябинин М. К., , in: Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL-IJCNLP 2021.: Association for Computational Linguistics, 2021. P. 3534–3546.
Добавлено: 30 сентября 2021 г.
LIORI at SemEval-2021 Task 8: Ask Transformer for measurements
Davletov A., Gordeev D., Nikolay Arefyev и др., , in: Proceedings of the 15th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2021).: Association for Computational Linguistics, 2021. P. 1249–1254.
Добавлено: 23 сентября 2021 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