?
Дискурсивные возможности больших языковых моделей при решении задач генерации новых текстов
Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2025. № 9. С. 33–38.
Мыльникова А. В., Гасимов А. Р.
На основе изучения функционирования больших языковых моделей (LLMs) и специфических характеристик машинной обработки дискурса показано применение экспериментального метода компьютерного и лингвистического анализа для статистического исследования и интерпретации лингвистических характеристик текстов. В качестве материалов исследования использован лингвистический корпус текстов Brown, а также корпуса искусственно сгенерированных текстов с применением Claude Sonnet 3.7 и Grok-3. В механизмах обработки языка между нейросетями и человеком выявлены различия, заключающиеся в особенностях использования дискурсивных маркеров, и характерные лингвистические параметры, которые LLMs не воспроизводят.
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 3 С. 28–33
В статье про платформы для разработки открытого ПО в Китае мы рассказали про GitCode – молодой проект, позиционируемый как площадка для разработчиков со всего мира. Сейчас на GitCode размещаются проекты, созданные в КНР, но некоторые из них уже известны и на международной арене. Помочь открытым проектам в становлении, развитии и расширению аудитории призван фонд OpenAtom ...
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Тюрякова-Матвеева Д. В., Цифровые гуманитарные исследования 2026 № 1 С. 4–26
Статья исследует культурные референции в творчестве Андрея Вознесенского путем анализа упоминаемых им персоналий. Обработано 1678 произведений, включая поэзию, прозу и ранние неопубликованные стихотворения. Методы NER, основанные на инструментах Natasha, spaCy и LLM Grok, позволили изучить частоту упоминания известных лиц и их связь с жанром произведения. Определены ключевые авторы Вознесенского (Пастернак, Пушкин, Маяковский), выявлены особенности жанра ...
Добавлено: 31 мая 2026 г.
Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Мокиенко О. А., Zisman M. A., Бобров П. Д. и др., American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 2026 Vol. 105 No. 6 P. 555–563
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Добавлено: 28 мая 2026 г.
М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2024.
В сборник вошли материалы VIII Международной научной конференции «Информационные технологии и технические средства управления» (ICCT-2024). На конференции были рассмотрены вопросы, касающиеся перспектив развития научного приборостроения в телекоммуникационных и управляющих системах, биомедицинской информатики, аппаратного и программного обеспечения информационнокоммуникационных систем, надежности, диагностики и неразрушающего контроля, систем управления и автоматизации, цифровых экосистем, управления производством и логистикой, методов математического ...
Добавлено: 27 мая 2026 г.
Добавлено: 26 мая 2026 г.
Андросов И. А., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3 P. 87–114
В работе рассматриваются сети эхо-состояний (Echo State Network, ESN), которые являются одними из самых распространенных способов реализации резервуарных вычислений. Они состоят из рекуррентной нейронной сети, веса которой выбираются один раз и не обучаются, и выходного, обычно линейного, обучаемого слоя. Такой подход позволяет создавать энергоэффективные и быстрые нейронные сети, способные обучаться в режиме реального времени. Но ...
Добавлено: 26 мая 2026 г.
Караваева Е. А., Кулигин Л. А., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 67–94
В статье представлен метод рефакторинга исходного кода на основе интеграции большой языковой модели (LLM) и расширенной UML-модели программного кода. Предложенный подход позволяет выявлять проблемные участки кода с использованием функций тревожности и структурных метрик классов, а затем выполнять автоматизированный рефакторинг. Ключевой особенностью метода является использование LLM для генерации формальных спецификаций на языке OCL (Object Constraint Language), ...
Добавлено: 24 мая 2026 г.
Добавлено: 23 мая 2026 г.
Zaikin A., Sviridov I., Sosedka A. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 2 Article 84
Добавлено: 23 мая 2026 г.
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Лошкарева М. Е., Матвеева Н. Н., Вестник Томского государственного университета. История 2026 № 100 С. 112–118
Предпринята попытка применения сетевого анализа в изучении средневекового нарративного источ ника. Цель исследования – проверка гипотезы о политической фрагментарности как основной причины завоевания Уэльса Англией. Построены сети взаимодействий исторических лиц на основе данных валлийской Хроники принцев с 1193 по 1282 г. Построение сетей демонстрирует, что завоевано Англией было формально объеди ненное княжество, ослабляемое не столько ...
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Rabat: Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Dmitriy S. Tulyakov, Tatiana M. Permyakova, Ekaterina A. Balezina, Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2: Языкознание 2025 Vol. 24 No. 6 P. 58–67
Эффективно интегрируя дискурс продвижения в аннотации заявок на гранты, исследователи могут более убедительно представить свои идеи и повысить шансы на получение финансирования. Частотность использования прилагательных продвижения при написании заявок на гранты может отличаться в разных областях исследований. В данной статье рассматривается употребление прилагательных продвижения в аннотациях заявок на гранты в шести научных сферах. Основная гипотеза ...
Добавлено: 2 марта 2026 г.
Мыльникова А. В., Мыльников Л. А., 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, ...
Добавлено: 27 февраля 2026 г.
Карелина М. Г., Мхитарян В. С., Финансы и бизнес 2025 Т. 21 № 4 С. 49–65
Дизельное топливо играет важную роль в российской экономике, его значимость обусловлена высокой эффективностью, экономичностью, надежностью и широким спектром применения. Россия один из крупнейших вмире экспортеров дизельного топлива, что обеспечивает значительные поступления в бюджет страны и является геополитическим инструментом в рамках глобальных трансформационных процессов. Статистическая оценка развития российского рынка дизельного топлива в представленной работе проводилась в ...
Добавлено: 20 февраля 2026 г.
П.Е. Белова, А.К. Сафарян, В кн.: Научно-практическая конференция с международным участием "Национальные и международные тенденции и перспективы развития судебной экспертизы". Сборник докладов.: Н. Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2024.
В данной статье представлено описание системы автоматического поиска и извлечения побуждений из текстов на русском языке FindImper, основанной на поиске глагольных форм и синтаксических связей. Алгоритм реализован на языке программирования Python с использованием библиотек для морфологического и синтаксического анализа и набора правил. Данный инструмент направлен на оптимизацию работы эксперта-лингвиста и доступен к использованию через веб-сайт ...
Добавлено: 30 января 2026 г.
Utkin B., Nikolay Grachev, Utkin M., , in: 2025 International Ural Conference on Electrical Power Engineering (UralCon).: IEEE, 2025. P. 241–245.
Добавлено: 29 января 2026 г.