• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • HSE University
  • Publications
  • Articles
  • Повышение качества перевода при использовании методов изменения порядка слов при предобработке текстов для систем машинного перевода
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Priority areas
  • business informatics
  • economics
  • engineering science
  • humanitarian
  • IT and mathematics
  • law
  • management
  • mathematics
  • sociology
  • state and public administration
by year
  • 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
  • More
Subject
News
November 10, 2026
Physicists Train AI to Optimise Particle Beams in Accelerators
Researchers from the AI and Digital Science Institute at the HSE Faculty of Computer Science and the Budker Institute of Nuclear Physics at the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences have developed RLABC (Reinforcement Learning for Accelerator Beamline Control), a framework that uses reinforcement learning to identify optimal settings for a particle accelerator. In a computer simulation, RLABC optimised the accelerator's parameters to achieve a particle transmission rate of 70%. The study has been published in Computer Physics Communications.
November 9, 2026
'Organ-on-a-Chip Technology Could Eliminate the Need for Animal Testing'
The Laboratory of Molecular Physiology at the HSE Faculty of Biology and Biotechnology investigates how molecular regulators known as microRNAs control gene expression and contribute to the development of diseases, including cancer, viral and inflammatory conditions, and pregnancy complications. At HSE University, researchers develop organ-on-a-chip models: miniature devices containing living cells that mimic the functions of human organs, such as the placenta and intestines. These models help researchers understand how diseases develop and how drugs affect them. HSE News Service spoke with Evgeny Knyazev, Head of the Laboratory.
November 9, 2026
Flattened Terrain Models Underestimate Vehicle-to-Vehicle Communication Outages
Researchers at HSE MIEM have shown that widely used simulators of vehicle-to-vehicle communication significantly overestimate its reliability because they assume flat terrain. When terrain features, bridges, and tunnels are taken into account, the outage rate on a mountain serpentine road rises from 21% to 30%, on an overpass from 20% to 33%, and in a tunnel from 0% to 80%. The results have been published in Future Transportation.

 

Have you spotted a typo?
Highlight it, click Ctrl+Enter and send us a message. Thank you for your help!

Publications
  • Books
  • Articles
  • Chapters of books
  • Working papers
  • Report a publication
  • Research at HSE

?

Повышение качества перевода при использовании методов изменения порядка слов при предобработке текстов для систем машинного перевода

Научно-техническая информация. Серия 1. Организация и методика информационной работы. 2024. № 2. С. 26–35.
Mylnikova A., Чернышева П. А.
Language: Russian
Text on another site
Keywords: нейронные сетианализ текстамашинный переводскелетная структура текста
Similar publications
Влияние нейронных сетей на современную фотографию: от инструмента до нейроавтоматона
Fadeeva T., Staruseva-Persheeva A., В кн.: Первый Российско-Китайский форум. Теория и практика художественного образования: вызовы современности, традиции и национальные школы XXI века : Коллективная монография по материалам международной научной конференции.: М.: Российский государственный художественно-промышленный университет им. С.Г. Строганова, 2024.
This study is devoted to the analysis of the influence of neural networks on contemporary photography in technological and aesthetic aspects. The range of application of machine learning technologies in contemporary photography is wide: from the use of creative tools in photo processing (a neural network can remove “color noise”, increase detail, change the size ...
Added: November 14, 2026
A Neural Network Approach for Generating Libration Point Orbits
Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813
In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...
Added: October 19, 2026
Модель глубокого обучения для автоматизированной интерпретации медицинских электрофизиологических данных
Lebedev O. B., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750
This paper describes the development of a neural network model for automated analysis of medical data in electrophysiology based on deep learning methods. The relevance of this work stems from the growing need to improve the objectivity, speed, and accuracy of processing complex spatiotemporal signals, such as ECG or EEG. Convolutional neural networks (CNNs), which ...
Added: September 10, 2026
Scalable machine learning approach to disordered 𝑠-wave superconductors
Vyacheslav D. Neverov, Lukyanov A., Andrey V. Krasavin et al., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 No. 2 Article 024515
We develop a neural network approach to solve the self-consistent Bogoliubov-de Gennes equations in strongly disordered s-wave superconductors. The method accurately reproduces inhomogeneous gap distributions and generalizes to system sizes far larger than those used in training. It reduces computational scaling from O(N6 ) to O(N2), enabling quantitative analysis of percolation phenomena and the superconductor-insulator ...
Added: September 5, 2026
A unified frequency-domain framework for tilted slice localization and ischemic stroke detection
Khodadoust J., Kulikova S., Khodadoust F., Biomedical Signal Processing and Control 2027 Vol. 129 Article 111284
Acute ischemic stroke (AIS) analysis from two-dimensional (2D) clinical imaging is hindered by uncontrolled slice tilt and geometric inconsistencies that violate the assumptions of pose-agnostic deep learning (DL) models. This paper proposes a unified geometry-aware, frequency-domain framework for tilted slice localization and ischemic stroke segmentation that explicitly decouples pose estimation from lesion analysis. The method ...
Added: September 2, 2026
Volume 306: International Conference on Machine Learning, 6-11 July 2026, Seoul, South Korea (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Added: June 4, 2026
Анализ культурных референций в творчестве А. Вознесенского: цифровое исследование имен персоналий
Tyuryakova-Matveeva D., Цифровые гуманитарные исследования 2026 № 1 С. 4–26
The article explores cultural references in the works of Andrei Voznesensky by analyzing the personalities he mentions. A total of 1,678 works were processed, including poetry, prose, and early unpublished poems. NER methods based on Natasha, spaCy, and LLM Grok tools made it possible to study the frequency of mentions of famous people and their ...
Added: May 31, 2026
Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. et al., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
This study presents on-the-fly identification and multi-step prediction of nonlinear systems with delayed inputs using a dynamic neural network combined with a smooth projection onto ellipsoids. The projection enforces parameter constraints that guarantee stability, while a Lyapunov–Krasovskii analysis yields computable ultimate error bounds. Riccati-type matrix inequalities are derived, providing an efficient vectorization–projection–devectorization implementation suitable for ...
Added: May 22, 2026
Метод распознавания сентимента и эмоций в транскрипциях русскоязычной речи с использованием машинного перевода
Dvoynikova A., Кагиров И. А., Карпов А. А., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2024
В статье рассматривается проблема распознавания сентимента и эмоций пользователей в русскоязычных текстовых транскрипциях речи с использованием словарных методов и машинного перевода. Количество имеющихся информационных ресурсов для анализа сентимента текстовых сообщений на русском языке очень ограничено, что существенно затрудняет применение базовых методов анализа сентимента, а именно, предобработки текстов, векторизации с помощью тональных словарей, традиционных классификаторов. Для ...
Added: April 25, 2026
Аналитический обзор методов извлечения текстовых транскрипций из речевых высказываний
Ролинский С. О., Dvoynikova A., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 2.: Университет ИТМО, 2022. С. 336–340.
В работе рассмотрены основные существующие подходы к автоматическому распознаванию речи, а также проводится сравнительный анализ открытых компьютерных систем распознавания речи. Для экспериментальных исследований эффективности работы рассматриваемых систем используется речевой корпус LibriSpeech. ...
Added: April 24, 2026
Влияние планировщика на обучение нейронных сетей в задаче верификации диктора
Dvoynikova A., Садикова А. А., В кн.: Сборник трудов X Конгресса молодых ученыхТ. 1.: Университет ИТМО, 2021.
В работе рассматривается применение различных планировщиков обучения (англ. scheduler) нейронных сетей для задачи текстонезависимой верификации дикторов. Для экспериментальных исследований использовалась база данных VoxCeleb1, которая содержит в себе различные речевые высказывания 1211 дикторов. В работе проводился анализ влияния различных планировщиков обучения нейронных сетей, представленных в библиотеке PyTorch языка программирования Python, а также 2 алгоритма планировщика, представленных ...
Added: April 24, 2026
Слушаем турецкие новости
Gracheva D., Издательский дом ВКН, 2026.
Данное учебное пособие предназначено для студентов старших курсов, изучающих турецкий язык, и направлено на развитие навыков аудирования и понимания новостных материалов на слух. Пособие содержит аутентичные видеосюжеты и включает задания на заполнение пропусков в тексте, анализ и обсуждение содержания, перевод и творческие упражнения. Выполнение данных упражнений способствует расширению словарного запаса, развитию навыков деления ключевой информации и ...
Added: April 13, 2026
Применение ML в целях повышения помехоустойчивости сигналов
Efremov A., Portnoy S., Волошин А. Д., Первая миля 2025 № 8 С. 20–28
Выполнен комплексный обзор методов машинного обучения (ML), применяемых для повышения устойчивости сигнала к помехам в каналах связи. Бурное развитие поколений беспроводной связи, активная разработка концепции 6G предъявляют высокие требования к задержке, скорости и надежности передачи данных. Традиционные подходы к защите от помех, основанные на строгих аналитических моделях, зачастую не справляются с хаотичной природой плотных гетерогенных ...
Added: April 4, 2026
Оценка качества использования больших языковых моделей в задачах машинного перевода
Mylnikova A., Mylnikov L., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2026 № 2 С. 24–33
Представлены результаты сравнительной оценки качества машинного перевода, выполненного большими языковыми моделями (LLM): DeepSeek, Grok, Mistral, Qwen, GigaChat, Yandex, на основе перевода выразительных языковых средств (фразеологизмов, омонимов, каламбуров и т.д.) и текстов различных функциональных стилей. Качество перевода оценивалось количественно с помощью метрик когерентности (BLEU, METEOR, chrF) и качественно — путем экспертного анализа на соответствие критериям адекватности, ...
Added: February 27, 2026
Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века
Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2024.
This collection presents the proceedings of the Ninth All-Russian Scientific and Practical Conference with International Participation, "Artificial Intelligence in Solving Current Social and Economic Problems of the 21st Century," which was held October 17–18, 2024, in Perm. The collection is intended for researchers and educators, lecturers, postgraduate and master's students, undergraduates, and anyone interested in ...
Added: November 19, 2025
Машинное обучение и представление информации: новые возможности цифровых архивов (рецензия на книгу: Artificial Intelligence, Archives and Manuscripts. New Relationships between the Virtual Archive and Its Referent. Edinburgh: University of Edinburgh, 2025
Penskaja E., Имагология и компаративистика 2025 № 23 С. 380–389
The book Artificial Intelligence, Archives and Manuscripts. New Relationships between the Virtual Archive and Its Referent (2025) is presented. This collective monograph discusses both technological and legal, intellectual issues that researchers and archivists face in automated work with manuscript heritage, artificial intelligence and neural networks. ...
Added: October 30, 2025
Free energy of neural network can predict accuracy after pruning
Surkov A., Sergei Koltcov, Ignatenko V. et al., Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2025 Vol. 681 Article 131085
Neural networks are powerful tools capable of achieving state-of-the-art performance across a wide range of tasks; however, their effectiveness often comes at the cost of extremely large numbers of parameters, which can hinder their deployment in resource-constrained environments. To address this issue, various pruning techniques have been proposed to reduce model size and complexity while ...
Added: October 30, 2025
Языковые модели для предобработки текстов в машинном переводе
Mylnikova A., Mylnikov L., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2025 № 7 С. 32–44
Рассмотрена модель использования скелетных структур на базе синтаксической разметки для предобработки корпусов текстов перед передачей в нейросетевые модели машинного перевода с целью повышения качества их работы, реализованная с помощью частеречной и синтаксической разметок корпусов текстов, использующих языковую модель, с использованием сети BERT и набора правил. Описана подготовка данных для обучения и предложены способы повышения эффективности ...
Added: September 22, 2025
  • About
  • About
  • Key Figures & Facts
  • Sustainability at HSE University
  • Faculties & Departments
  • International Partnerships
  • Faculty & Staff
  • HSE Buildings
  • HSE University for Persons with Disabilities
  • Public Enquiries
  • Studies
  • Admissions
  • Programme Catalogue
  • Undergraduate
  • Graduate
  • Exchange Programmes
  • Summer University
  • Summer Schools
  • Semester in Moscow
  • Business Internship
  • Research
  • International Laboratories
  • Research Centres
  • Research Projects
  • Monitoring Studies
  • Conferences & Seminars
  • Academic Jobs
  • Yasin (April) International Academic Conference on Economic and Social Development
  • Media & Resources
  • Publications by staff
  • HSE Journals
  • Publishing House
  • iq.hse.ru: commentary by HSE experts
  • Library
  • Economic & Social Data Archive
  • Video
  • HSE Repository of Socio-Economic Information
  • HSE1993–2026
  • Contacts
  • Copyright
  • Privacy Policy
  • Site Map
Edit