Building a Clean Bartangi Language Corpus and Training Word Embeddings for Low-Resource Language Modeling

Публикации

?

Building a Clean Bartangi Language Corpus and Training Word Embeddings for Low-Resource Language Modeling

Шумен : INCOMA Ltd, 2025.

Научное направление: Компьютерные науки Технические науки

Язык: английский

Текст на другом сайте

Building a Clean Bartangi Language Corpus and Training Word Embeddings for Low-Resource Language Modeling

The state and prospects of using virtual reality technologies in sports: a brief review

Atlasov B., Сельский А. К., Russian Journal of Information Technology in Sports 2025 Vol. 2 No. 1 P. 13–21

В статье рассматривается текущее состояние глобального рынка технологий виртуальной и дополненной реальности (VR/AR) в спорте, отмечается его рост, хотя и более медленный, чем ожидалось ранее. Особое внимание уделено российскому рынку, где развитие VR-технологий в спорте отстает от мировых лидеров, таких как США, страны ЕС и Китай, но при этом имеет значительный потенциал для роста. Проведен ...

Добавлено: 23 июня 2026 г.

2025 9th International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT-2025)

IEEE, 2026.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

Proceedings of the 4th Workshop on NLP for Music and Audio (NLP4MusA 2026)

Бузаев Ф. А., Mullakhmetov R., Bogachev R. и др., Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 22 июня 2026 г.

Zα and Zβ Localize ADAR1 to Flipons That Modulate Innate Immunity, Alternative Splicing, and Nonsynonymous RNA Editing

Herbert A., Cherednichenko O., Lybrand T. и др., International Journal of Molecular Sciences 2025 Vol. 26 No. 6 Article 2422

Добавлено: 22 июня 2026 г.

Международная конференция «Математические идеи академика П.Л. Чебышёва, их приложения в естественных науках и технологи- ях искусственного интеллекта», приуроченная к 205-й годовщине со дня его рождения» : Материалы конференции. / (Обнинск, 14–16 мая 2026 г.): Материалы конференции. Под ред. акад. В.Б. Бетелина. — Калуга: Калужский печатный двор, 2026. — 232 с.

Калужский печатный двор, 2026.

Сборник трудов конференции "Математические идеи академика П.Л. Чебышёва, их приложения в естественных науках и технологиях искусственного интеллекта» ...

Добавлено: 20 июня 2026 г.

ИНТЕГРАЦИЯ ТЕХНОЛОГИИ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ВИДЕОКОНТЕНТ

Стогниева О. Н., Чеснокова Н. Е., Отечественная и зарубежная педагогика 2026 Т. 1 № 3 (115) С. 123–131

Внедрение генеративных инструментов искусственного интеллекта в образовательную практику актуализирует проблему педагогически обоснованного использования данных технологий при создании образовательного видеоконтента, который всё чаще применяется в языковом и профессионально-ориентированном обучении. Цель статьи — провести сравнительный анализ образовательного видеоконтента, созданного с применением генеративных ИИ-инструментов, с позиций теории когнитивной нагрузки и принципов педагогического дизайна, а также выявить дидактические условия повышения ...

Добавлено: 20 июня 2026 г.

Benchmarking DNA large language models on quadruplexes

Cherednichenko O., Herbert A., Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2025 Vol. 27 P. 992–1000

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Kolmogorov–Arnold networks for genomic tasks

Попцова М. С., Briefings in Bioinformatics 2025 Vol. 26 No. 2 P. 1–11

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Графовые паттерны в несогласованных декларативных моделях процессов

Анненков А. Н., Нестеров Р. А., Моделирование и анализ информационных систем 2026 Т. 33 № 2 С. 176–205

Декларативные модели процессов широко используются в process mining для гибкого описания поведения процессов с помощью наборов ограничений. Однако модели, автоматически извлекаемые из журналов событий, могут содержать несогласованные ограничения, что затрудняет их интерпретацию и делает их непригодными для исполнения, проверки соответствия или дальнейшего анализа. Существующие методы анализа согласованности либо опираются на автоматные конструкции с высокой асимптотической сложностью ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16484)

Cham: Springer Publishing Company, 2026.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Искусственный интеллект как роза научной деятельности: исследование Тимоти Гауэрса

Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25

В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the Sixth Workshop on Teaching NLP (TeachNLP 2024)

Association for Computational Linguistics, 2024.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Analysis of Images, Social Networks and Texts. AIST 2024

Springer Nature Switzerland, Cham, 2024.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 4: Student Research Workshop)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 13 июня 2026 г.

A textual fingerprint learning model to detect fake information spreaders in social networks

Бехзадидуст Р., Neurocomputing 2025 Vol. 665 P. 1–21

Добавлено: 12 марта 2026 г.

Дискриминативная лемматизация сокращений в эпоху LLM

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.