• 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
  • Parse thicket representations of text paragraphs
  • 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
26 мая 2026 г.
Гибкость рынка труда как новая норма: ее формы и адаптация работников
Гибкий рынок труда, который наблюдается сегодня, — не временная тактика или вынужденная мера, а системный ответ на ряд вызовов. Как меняется карьера, какие формы гибкости встречаются и как работникам адаптироваться к ним, в колонке для IQ Медиа размышляет директор Института занятости и профессий НИУ ВШЭ Федор Прокопов.
25 мая 2026 г.
Биологи ВШЭ получили «молекулярный отпечаток» преэклампсии
Исследователи НИУ ВШЭ использовали новый способ моделирования состояния гипоксии в клетках плаценты при беременности, осложненной преэклампсией, и обнаружили молекулярные маркеры кислородного голодания тканей. Гипоксия — один из ключевых механизмов преэклампсии, полученные результаты важны для более точной и своевременной диагностики заболевания, а также для разработки эффективных методов лечения. Работа опубликована в журнале Placenta.
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
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.

 

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

?

Parse thicket representations of text paragraphs

P. 239–255.
Galitsky B., Ильвовский Д. А., Кузнецов С. О., Строк Ф. В.

Мы разрабатываем технику представления структуры предложений
и абзацев текста в виде графов. Мы определяем чащу синтаксиче-
ского разбора как объединение синтаксических деревьев разбора
предложений. Чаща включает дуги между вершинами синтаксических
деревьев для таких отношений, как кореферентность и таксономия.
Эти дуги также получаются из других источников, в том числе, тео-
рии Риторических Структур и Речевых Актов. В работе предлагается
алгоритм вычисления чащ разбора. Также в работе рассматриваются
программные средства, предназначенные для построения чащ раз-
бора и выполнения операции обобщения (пересечения) чащ разбора.
На основе рассматриваемого подхода проводятся вычислительные
эксперименты по улучшению поиска в случае, когда запрос представ-
лен несколькими предложениями. Производится сравнение базового
поиска, поиска с помощью сопоставления отдельных предложений
и поиска с использованием Чащ разбора.

Язык: английский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: syntactic generalizationsearch relevanceparse thicketquestion answering
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Математические модели, алгоритмы и программные средства интеллектуального анализа больших данных (Big Data) в текстовой и структурной форме (2013)

В книге

Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Бекасово, 29 мая - 2 июня 2013 г.). В 2-х т.
Т. 1: Основная программа конференции. Вып. 12 (19). , М.: РГГУ, 2013.
Похожие публикации
RuCLEVR: A Russian Diagnostic Dataset for Compositional Language and Elementary Visual Reasoning
Biryukova K., Chelnokova D., Erkenova J. и др., Communications in Computer and Information Science 2024 Vol. 2364 CCIS P. 109 – 121
Добавлено: 25 февраля 2026 г.
CausalQA: A Benchmark for Causal Question Answering
Bondarenko A., Wolska M., Heindorf S. и др., , in: Proceedings of the 29th International Conference on Computational Linguistics.: International Committee on Computational Linguistics, 2023. P. 3296–3308.
Добавлено: 14 августа 2023 г.
Relying on Discourse Trees to Extract Medical Ontologies from Text
Galitsky B., Ильвовский Д. А., Гончарова Е. Ф., , in: Artificial Intelligence. RCAI 2021. Lecture Notes in Computer ScienceVol. 12948.: Springer, 2021. P. 215–231.
Добавлено: 28 октября 2021 г.
DaNetQA: a yes/no Question Answering Dataset for the Russian Language
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.
Добавлено: 22 ноября 2020 г.
Обогащение контекста вопросов знаниями из ConceptNet для улучшения точности ответов
Смирнов Д. М., Ильвовский Д. А., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 17 июня — 20 июня 2020 г.). Доклады студенческой сессии.: [б.и.], 2020..
Современные модели для задачи Question Answering могут показывать точность ответов на фактические вопросы о данном фрагменте текста на английском языке близкую к человеческой. Между тем, такие модели не могут достичь такого же качества на наборах данных, которые требуют дополнительной информации, не представленной в контексте вопроса. В данной статье описывается экспериментальная оценка простого метода обогащения контекста ...
Добавлено: 16 сентября 2020 г.
Russian Q&A Method Study: From Naive Bayes to Convolutional Neural Networks
Николаев К. И., Малафеев А. Ю., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 7th International Conference AIST 2018.: Springer, 2018. Ch. 12 P. 121–126.
Добавлено: 15 февраля 2019 г.
Russian-Language Question Classification: a New Typology and First Results
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 ...
Добавлено: 1 декабря 2017 г.
Выявление искаженной информации: подход с использованием дискурсивных связей
Галицкий Б. А., Ильвовский Д. А., , in: Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2016 (3-7 октября 2016г., г.Смоленск, Россия): Труды конференцииТ. 1.: Смоленск: Универсум, 2016. P. 23–32.
Рассматривается лингвистический метод для выявления искаженной информации в тексте, основанный на анализе данных из сети и технологиях сравнения текстов. Делаются предположения относительно построения семейства алгоритмов генерации искаженных данных на основе оригинального текста. Также предлагается алгоритм, предназначенный для обнаружения искаженных данных. Алгоритм ищет фрагменты оригинального текста в сети и сравнивает их с потенциально искаженным фрагментом с ...
Добавлено: 5 марта 2017 г.
Text integrity assessment: Sentiment profile vs rhetoric structure
Galitsky B., Ильвовский Д. А., Kuznetsov S., , in: Computational Linguistics and Intelligent Text Processing. 16th International Conference, CICLing 2015, Cairo, Egypt, April 14-20, 2015, Proceedings, Part II.Vol. 9042.: Berlin: Springer, 2015. P. 126–139.
Добавлено: 7 ноября 2015 г.
Improving Text Retrieval Efficiency with Pattern Structures on Parse Thickets
Кузнецов С. О., Строк Ф. В., Ильвовский Д. А. и др., , in: Proceedings of the Workshop Formal Concept Analysis Meets Information RetrievalVol. 977.: M.: CEUR Workshop Proceedings, 2013. P. 6–21.
Добавлено: 18 ноября 2013 г.
Parse Thicket Representation for Multi-sentence Search
Галицкий Б. А., Кузнецов С. О., Usikov D., , in: Conceptual Structures for STEM Research and Education, 20th International Conference on Conceptual StructuresVol. 7735: Conceptual Structures for STEM Research and Education, 20th International Conference on Conceptual Structures.: Berlin, Heidelberg: Springer, 2013. P. 153–172.
We develop a graph representation and learning technique for parse structures for sentences and paragraphs of text. This technique is used to improve relevance answering complex questions where an answer is included in multiple sentences. We introduce Parse Thicket as a sum of syntactic parse trees augmented by a number of arcs for inter-sentence word-word ...
Добавлено: 2 июня 2013 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