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.
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
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.
Glushkova T., Мачнев А. Е., Феногенова А. С. и др., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts: 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020, Revised Selected PapersVol. 12602.: Springer, 2021. P. 57–68.
Николаев К. И., Malafeev A., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 6th International Conference, 2017, Revised Selected PapersVol. 10716.: Cham: Springer, 2018. Ch. 7 P. 72–81.
This paper deals with automatic classification of questions in the Russian language, a natural early step in building a question answering system. We developed a typology of Russian questions using interrogative particles, pronouns and word order as the main features. A corpus of 2008 questions was manually compiled and annotated according to our typology. We ...