Argument Identification for Neuro-Symbolic Dispute Resolution in Scientific Peer Review

Голядкин М. Ю., Innokentiy Humonen, Rubanova V. и др., , in: MM '25: Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia.: Association for Computing Machinery (ACM), 2025. P. 12875–12881.

Добавлено: 8 ноября 2025 г.

Developing an Approach for Automated Data Collection and Mining Using Web Scraping Techniques and Large Language Models: A Case Study on Extracting Technology Readiness Level Assessments

F. M. Grozovskiy, I. V. Loginova, Automatic Documentation and Mathematical Linguistics 2025 Vol. 59 No. 4 P. 269–278

Добавлено: 25 августа 2025 г.

Комбинирование методов для извлечения терминов из научно-технического текста

Большакова Е. И., Семак В. В., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2021 Т. 25 № 4 С. 239–242

Представлен подход к автоматическому извлечению терминов из отдельного научного текста, сочетающий в себе известные методы: лингвистические шаблоны, статистические меры терминологичности, методы ранжирования графов. Описаны комбинированные методы и этапы извлечения, отбора и ранжирования терминов, реализованные при обработке документов на русском языке. Представлены результаты экспериментов по извлечению терминов из учебных текстов по математике и программированию. Оценки эффективности ...

Добавлено: 23 ноября 2023 г.

NEREL: a Russian information extraction dataset with rich annotation for nested entities, relations, and wikidata entity links

Loukachevitch N., Артемова Е. Л., Batura T. и др., Language Resources and Evaluation 2024 Vol. 58 P. 547–583

Добавлено: 24 сентября 2023 г.

Entity Linking over Nested Named Entities for Russian

Loukachevitch N., Браславский П. И., Ivanov V. и др., , in: Proceedings of the 13th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2022).: Marseille: European Language Resources Association (ELRA), 2022. P. 4458–4466.

Добавлено: 16 апреля 2023 г.

The Russian Drug Reaction Corpus and Neural Models for Drug Reactions and Effectiveness Detection in User Reviews

Тутубалина Е. В., Алимова И. С., Мифтахутдинов З. и др., Bioinformatics 2021 Vol. 37 No. 2 P. 243–249

Drugs and diseases play a central role in many areas of biomedical research and healthcare. Aggregating knowledge about these entities across a broader range of domains and languages is critical for information extraction (IE) applications. To facilitate text mining methods for analysis and comparison of patient’s health conditions and adverse drug reactions reported on the ...

Добавлено: 13 января 2021 г.

Extract and Aggregate: A Novel Domain-Independent Approach to Factual Data Verification

Chernyavskiy A., Ильвовский Д. А., , in: Proceedings of the Second Workshop on Fact Extraction and VERification (FEVER).: Association for Computational Linguistics, 2019. P. 69–78.

Добавлено: 15 сентября 2020 г.

Deception Detection in Online Media

Alsu Zaynutdinova, Dina Pisarevskaya, Zubov M. и др., , in: Proceedings of the Fifth Workshop on Experimental Economics and Machine Learning at the National Research University Higher School of Economics co-located with the Seventh International Conference on Applied Research in Economics (iCare7).: Aachen: CEUR Workshop Proceedings, 2019. P. 121–127.

Russian Federation and European Union are fighting against fake news together with other countries in various topics. The disinformation affected British referendum of existing EU, the US election and Catalonia’s referendum are broadly studied. A need for automated factchecking increases, European Commission’s Action Plan 8 is an evidence. In this work, we develop a model ...

Добавлено: 19 ноября 2019 г.

Proceedings of Third Workshop "Computational linguistics and language science"

Wohlgenannt G., von Waldenfels R., Толдова С. Ю. и др., Manchester: EasyChair, 2019.

Добавлено: 9 сентября 2019 г.

Employing Wikipedia data for coreference resolution in Russian

Азеркович И. Л., , in: Artificial Intelligence and Natural Language, 7th International Conference, AINL 2018, St. Petersburg, Russia, October 17–19, 2018, ProceedingsIssue 930.: Switzerland: Springer, 2018. P. 107–112.

Добавлено: 5 сентября 2018 г.

FactRuEval 2016: Evaluation of Named Entity Recognition and Fact Extraction Systems for Russian

Starostin A. S., Bocharov V. V., Alexeeva S. V. и др., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва,1–4 июля 2016 г.)Вып. 15.: М.: Изд-во РГГУ, 2016. P. 688–705.

Добавлено: 7 октября 2016 г.

Information Extraction Based on Deep Syntactic-Semantic Analysis

Skorinkin D.A., Budnikov E. A., Stepanova M. E. и др., Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии 2016 No. 15 P. 721–733

Добавлено: 28 августа 2016 г.

Artificial Neural Networks in Pattern Recognition. 6th IAPR TC 3 International Workshop, ANNPR 2014, Montreal, QC, Canada, October 6-8, 2014, Proceedings

Switzerland: Springer, 2014.

This book constitutes the refereed proceedings of the 6th IAPR TC3 International Workshop on Artificial Neural Networks in Pattern Recognition, ANNPR 2014, held in Montreal, QC, Canada, in October 2014. The 24 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 37 submissions for inclusion in this volume. They cover a large range of ...

Добавлено: 30 сентября 2014 г.

К моделированию языковой деятельности в справочно-информационных системах

Соколова Е. Г., Сосенская Т. Б., Толдова С. Ю. и др., В кн.: Типология и теория языка: от описания к объяснению.: М.: Языки русской культуры, 1999. С. 600–612.

Статья посвящена системе автоматического извлечения информации из текста. ...

Добавлено: 7 апреля 2014 г.