Emotion Recognition and Sentiment Analysis of Extemporaneous Speech Transcriptions in Russian

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

25 августа 2026 г.

Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на 32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).

20 августа 2026 г.

<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».

19 августа 2026 г.

Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД

Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Emotion Recognition and Sentiment Analysis of Extemporaneous Speech Transcriptions in Russian

Lecture Notes in Computer Science. 2020. Vol. 12335 LNAI. P. 136–144.

Двойникова А. А., Verkholyak O., Karpov A.

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Multi-lingual approach for multi-modal emotion and sentiment recognition based on triple fusion

Markitantov M., Ryumina E., Двойникова А. А. и др., Information Fusion 2025 Vol. 132 Article 104207

Добавлено: 25 апреля 2026 г.

A Bimodal Approach for Speech Emotion Recognition using Audio and Text

Verkholyak O., Двойникова А. А., Karpov A., Journal of Internet Services and Information Security 2021 No. 1 P. 80–96

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

A framework for text mining on Twitter: a case study on joint comprehensive plan of action (JCPOA)- between 2015 and 2019

Бехзадидуст Р., Quality and Quantity 2021 Vol. 56 No. 5 P. 3053–3084

Добавлено: 27 марта 2026 г.

Analyzing and forecasting P/E ratios using investor sentiment in panel data regression and LSTM models

Dolaeva A., Beliaeva U., Dmitry Grigoriev и др., International Review of Economics and Finance 2025 Vol. 98 Article 103840

Добавлено: 11 июля 2025 г.

Alternative method sentiment analysis using emojis and emoticons

Surikov A., Evgeniia Egorova, Procedia Computer Science 2020 Vol. 178 P. 182–193

Our research aims to develop an alternative method for analyzing the tonality of the texts. Most of the traditional methods for determining tonality classes are based on text analysis and ignore various emotional indicators that users actively used in social networks. Therefore, it improves the quality of predicting the tonality of the class. The study ...

Добавлено: 15 мая 2024 г.

The voice of Twitter: observable subjective well-being inferred from tweets in Russian

Сметанин С. И., Mikhail Komarov, PeerJ Computer Science 2022 Vol. 8 Article e1181

Добавлено: 29 декабря 2022 г.

Research Anthology on Implementing Sentiment Analysis Across Multiple Disciplines

IGI Global, 2022.

Добавлено: 3 августа 2022 г.

Using Intelligent Text Analysis of Online Reviews to Determine the Main Factors of Restaurant Value Propositions

Файнштейн Е. М., Серова Е. Г., , in: Handbook of Research on Applied Data Science and Artificial Intelligence in Business and Industry.: IGI Global, 2021. Ch. 10 P. 223–240.

Добавлено: 24 июля 2021 г.

Social Network Sentiment Analysis and Message Clustering

Харламов А. А., Orekhov A., Bodrunova S. и др., Lecture Notes in Computer Science 2019 Vol. 11938 P. 18–31

Добавлено: 29 октября 2020 г.