The impact of morphology processing quality on automated anaphora resolution for Russian

A. B. Kutuzov; Ionov M.

?

The impact of morphology processing quality on automated anaphora resolution for Russian

P. 232–241.

Кутузов А. Б., Ionov M.

The paper deals with the problems of creating and tuning a system of automated anaphora resolution for Russian. Such a system is introduced, combining rule-based and machine learning approaches. It shows F-measure from 0.51 to 0.59. Freeling serves as an underlying morphological layer and an account of its quality is given, with its influence on anaphora resolution workflow. The anaphora resolution system itself is available to download and use, coming with online demo.

Язык: английский

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: natural language processing machine learning anaphora resolution morphology processing

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Корпусные технологии в лингвистических и междисциплинарных исследованиях (2014)

В книге

Computational Linguistics and Intellectual Technologies: papers from the Annual conference “Dialogue 2014”

Issue 13 (20). , M.: ., 2014.

Predicting multi-component oil viscosity using machine learning methods

Deshchenya V., Nikolay D. Kondratyuk, Sivakova A. и др., Chemical Engineering Sciences 2027 Vol. 337 Article 124616

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Parameterization and calibration of wild blueberry machine learning models to predict fruit-set in the northeast china bog blueberry agroecosystem

Qu H., Xiang R., Obsie E. Y. и др., Agronomy 2021

Добавлено: 22 октября 2026 г.

Interpretability of Neural-Network Models for the Synthesis and Analysis of Microstrip Microwave Filters: Application of SHAP and LIME

Suslova A., Жидкова П. А., Arinin O. и др., , in: 2026 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications, SYNCHROINFO 2026 (IEEE Conference # 70145), 30 June – 03 July, 2026.: IEEE Circuits and Systems Society, 2026. P. 1–4.

Добавлено: 3 октября 2026 г.

Scalable machine learning approach to disordered 𝑠-wave superconductors

Vyacheslav D. Neverov, Lukyanov A., Andrey V. Krasavin и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 No. 2 Article 024515

Добавлено: 5 сентября 2026 г.

Can Humor Reveal Dark Personalities? Machine-Learning Detection of the Dark Tetrad

Глинкина Л. С., Доптан Э. С., Косоногов В. В., Journal of Individual Differences 2026 No. 47(3) P. 132–143

Добавлено: 8 июля 2026 г.

The Use of the Missing Sample Simulation Modeling to Create a Classification Model for Three or More Classes by the Example of the Carbohydrate Metabolism Disorder Degree Detection Problem

Новиков Р. С., Novopashin M., Позин Б. А., Programming and Computer Software 2026 Vol. 52 No. 1 P. 28 – 38

Добавлено: 26 июня 2026 г.

Machine Learning Approach to Anticancer Activity Prediction of Transition-Metal Complexes Based on a Large-Scale Experimental Database

Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851

Добавлено: 23 апреля 2026 г.

Особые экономические зоны Российской Федерации: моделирование решений потенциальных резидентов и процесса их генерации

Плесовских А. Е., Journal of Applied Economic Research 2023 Т. 22 № 2 С. 323–354

В современных исследованиях широко обсуждается роль особых экономических зон в стимулировании экономического роста и развития России, формировании необходимых инвестиционных потоков и повышении инновационного потенциала страны за счет расширения производства продукции в высокотехнологичных отраслях экономики с высокой добавленной стоимостью. Цель исследования – моделирование процесса генерации резидентов и детерминация количественных факторов, оказывающих статистически значимый эффект на среднегодовой ...

Добавлено: 13 апреля 2026 г.

Replacing Criterion of Creativity with Criterion of Investment for Results Created by Artificial Intelligence

Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48

Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...

Добавлено: 31 марта 2026 г.

A Tool for Mass Generation of Random Step Environment Models with User-Defined Landscape Features

Gabdrahmanov R., Tsoy T., Martinez-Garcia E. и др., , in: Proceedings of the 21st International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - (Volume 1) ICINCO 2024.: SciTePress, 2024. P. 511–518.

Добавлено: 17 марта 2026 г.

Real-Bogus Classification for ZTF Data Releases: Two Approaches

Semenikhin T., Корнилов М. В., Pruzhinskaya M. и др., , in: 26th International Conference, DAMDID/RCDL 2024, Nizhny Novgorod, Russia, October 23–25, 2024, Revised Selected Papers. Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. (CCIS, volume 2641).: Springer, 2026. P. 211–219.

Добавлено: 11 марта 2026 г.

Кластеризация паттернов потребления электроэнергии умного дома на основе ансамблевых методов машинного обучения

Мальцева С. В., Бериков В. Б., Кладов Д. Е. и др., В кн.: Информатика и прикладная математика: Материалы X Международной научно-практической конференции (08.10 - 11.10.2025 г.)Т. 1: Сборник материалов часть 1.: Алматы: Институт информационных и вычислительных технологий КН МНВО РК, 2025. С. 227–232.

В работе рассматривается задача кластеризации паттернов потребления для частного домохозяйства. Для кластеризации суточных профилей нагрузки разработан и применен ансамблевый алгоритм на основе метрики Вассерштейна. Предложенный подход позволяет выделить типичные сценарии энергопотребления, интерпретировать поведение потребителя. Приводятся результаты вычислительных экспериментов на реальных данных. ...

Добавлено: 3 марта 2026 г.

RuCLEVR: A Russian Diagnostic Dataset for Compositional Language and Elementary Visual Reasoning

Biryukova K., Chelnokova D., Erkenova J. и др., Communications in Computer and Information Science 2024 Vol. 2364 CCIS P. 109 – 121

Добавлено: 25 февраля 2026 г.

Method of Automated Dataset Collection for Microwave Filters Synthesis

Arinin O. V., Bakhmach D. M., Кацнельсон А. И. и др., , in: 2025 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications.: IEEE, 2025. P. 1–5.

Добавлено: 6 декабря 2025 г.

ОТСЛЕЖИВАНИЕ РАЗВИТИЯ РАЗРУШЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ИМПУЛЬСОВ ТЕРМИЧЕСКИ СТИМУЛИРОВАННОЙ АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ ПРИ ОТСУТСТВИИ ЛОКАЦИИ

Индаков Г. С., Казначеев П. А., Майбук З. Я. и др., Геофизические исследования 2025 Т. 26 № 2 С. 99–124

Исследована группируемость импульсов акустической эмиссии при высокотемпературном нагреве образца песчаника, предварительно подвергнутого механическому нагружению. Механическое нагружение осуществлялось в одноосном режиме до нагрузки, близкой к разрушающей, с проявлением на поверхности признаков крупных трещин. После этого образец нагревался до 650 °C с регистрацией импульсов термоакустической эмиссии (ТАЭ). Проведена кластеризация импульсов на основе их сходства, установленного методом взаимной ...

Добавлено: 19 сентября 2025 г.

Rewriting the Rules: LLMs Vs. Traditional ML in University Admissions

Чепиков И. А., Карпов И. А., , in: 26th International Conference, AIED 2025, Palermo, Italy, July 22–26, 2025, Proceedings, Part I. Artificial Intelligence in Education. Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners, Doctoral Consortium, Blue Sky, and WideAIED.: Springer, 2025. P. 352 – 358.

Добавлено: 4 сентября 2025 г.

Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics

Wien: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 26 августа 2025 г.

Analysis of a Company Model in Conditions of Unstable Demand Using Reinforcement Learning Methods

Delev A., Semakov S., , in: 2025 8th International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD).: IEEE, 2025. P. 318–322.

Добавлено: 25 августа 2025 г.