?
VTM-GAN: video-text matcher based generative adversarial network for generating videos from textual description
International Journal of Information Technology (Singapore). 2024. Article 1.
Добавлено: 7 сентября 2026 г.
M.: Russian State University for the Humanitie, 2026.
Добавлено: 2 сентября 2026 г.
Kaznacheev P. A., Indakov G. S., Podymova N. B. и др., Izvestiya - Physics of the Solid Earth 2026 Vol. 61 P. 68–80
The paper discusses methods for estimating the grain size of polycrystalline materials based on the analysis of optical microscopic images, as well as the possibility of applying these methods to the analysis of rock textures. A comparison of the results obtained using several methods on a single sample of metamorphosed sandstone from the Northern Ladoga ...
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Gamberov T., Safin R., Chebotareva E. и др., , in: 2025 9th International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT-2025).: IEEE, 2025. P. 1–5.
Добавлено: 23 июня 2026 г.
Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., Shumen: INCOMA Ltd, 2025.
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Глазкова А. В., Смаль И. В., Ляшевская О. Н. и др., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 527 С. 146–155
В работе представлено исследование эффективности дискриминативных методов лемматизации сокращений в русскоязычных текстах. В отличие от генеративных подходов, дискриминативные модели осуществляют выбор оптимальной леммы из фиксированного набора вариантов, что исключает риск генерации грамматически некорректных словоформ. Впервые для русского языка проводится комплексный анализ четырех контекстно-ориентированных подходов: (1) ранжирования на основе маскированного языкового моделирования, (2) бинарной классификации, (3) ...
Добавлено: 10 марта 2026 г.
Association for Computational Linguistics, 2025.
Добавлено: 10 марта 2026 г.
Kazakov S., Cuesta-Valiño P., Бутковская В. П. и др., Cuadernos de Gestion 2025 Vol. 25 No. 1 P. 71–88
Добавлено: 28 февраля 2026 г.
Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127
Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...
Добавлено: 12 декабря 2025 г.
[б.и.], 2026.
Добавлено: 24 ноября 2025 г.
Психолингвистический анализ непрофессионального дискурса о коррупции в социальной сети в «ВКонтакте»
Кузнецова Ю. М., Максименко А. А., Станкевич М. А. и др., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2026 № 1 С. 231–250
Статья посвящена анализу непрофессионального онлайн-дискурса о коррупции, представленного в социальной сети «ВКонтакте». В отличие от институционального или экспертного подхода, фокус на обыденной, пользовательской рефлексии позволяет уловить глубинные ценностные установки, формы выражения и языковые паттерны повседневной морали, что особенно актуально в условиях роста значимости социальных сетей как источника информации и формирования общественных настроений. Целью исследования являлось ...
Добавлено: 6 ноября 2025 г.
Dalian: IEEE, 2025.
Добавлено: 3 ноября 2025 г.
Wien: Association for Computational Linguistics, 2025.
Добавлено: 26 августа 2025 г.
Aleksei Riabykh, Suleimanov I., Nagovitcyn I. и др., EPJ Data Science 2025 Vol. 14 Article 17
Добавлено: 5 августа 2025 г.
Victoria I. Firsanova, Вестник Череповецкого государственного университета 2025 Vol. 124 No. 1 P. 80–90
В статье предлагается новый подход к верификации лингвистических гипотез с помощью больших языковых моделей. Метод использует формальное описание лингвистической теории, подлежащей доказательству, чтобы смоделировать векторное представление для коллекции языковых данных. Созданное представление сопоставляется с векторными вложениями, построенными с помощью нейросетевых моделей. Цель исследования заключается в попытке разработать универсальный инструмент для решения задач фундаментальной лингвистики средствами ...
Добавлено: 10 июля 2025 г.
Сластников С. А., Petr Rybakov, Matvei Antonov и др., , in: 24th International Conference, NEW2AN 2024, and 17th Conference, ruSMART 2024, Marrakesh, Morocco, December 11–12, 2024, Proceedings, Part I. Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems. (LNCS, volume 15554)* 1.: Cham: Springer, 2025. P. 11–18.
Добавлено: 11 июня 2025 г.
Springer, 2025.
Добавлено: 1 июня 2025 г.