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.

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.

Экономические и социальные аспекты атомной энергетики в условиях развития технологий искусственного интеллекта

Подчуфаров А. Ю., Галкина А. Н., Ванина С. С. и др., Экономика и управление: проблемы, решения 2025 Т. 5 № 4 С. 61–74

В современных условиях внедрение технологий искусственного интеллекта становится значимым фактором развития высокотехнологичных отраслей промышленности. В статье представлены результаты исследования перспектив применения интеллектуальных аналитических систем в атомной энергетике. Проанализирован опыт зарубежных стран и выявлены особенности успешных проектов с использованием искусственного интеллекта в данной области. Обоснованы рекомендации по развитию технических и социальных компетенций в отечественной атомной и ...

Добавлено: 5 июня 2025 г.

Periods of high uncertainty: How fertility intentions in Russia changed during 2022–2023

Вакуленко Е. С., Горский Д. И., Kondrateva V. и др., Demographic Research 2025 Vol. 52 P. 939–970

Добавлено: 6 мая 2025 г.

Eye-tracking study of unambiguous anaphora resolution in Russian

Тужик О. В., Khanova A., Kudryavtsev S. и др., , in: 12th Novi Sad workshop on Psycholinguistic, neurolinguistic and clinical linguistic research.: Novi Sad: Faculty of Philosophy, University of Novi Sad, 2025. P. 26–28.

Добавлено: 28 апреля 2025 г.

Prospects for Big Text Data Application in Technology Maturity Assessment (Publications Review)

Логинова И. В., Грозовский Ф. М., Аксенова А. С., Automatic Documentation and Mathematical Linguistics 2025 Vol. 59 No. 3 P. 145–153

Добавлено: 28 апреля 2025 г.

An anaphora resolution system for Russian based on ETAP-4 linguistic processor

Inshakova E.S., , in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies Papers from the Annual International Conference “Dialogue” (2019)Issue 18.: M.: Russian State University for the Humanitie, 2019.

Добавлено: 10 апреля 2025 г.

Application of Physics-Informed Neural Networks for Solving the Inverse Advection-Diffusion Problem to Localize Pollution Sources

Деркач Д. А., Ефременко Д. С., Чупров И. А. и др., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2503.18849.

Добавлено: 25 марта 2025 г.

Generative models and seq2seq techniques for the flash-simulation of the LHCb experiment

Деркач Д. А., Anderlini L., Capelli S. и др., Proceedings of Science 2025 Vol. 476 P. 1032

Добавлено: 13 марта 2025 г.

Real-bogus scores for active anomaly detection

Semenikhin T. A., Корнилов М. В., Pruzhinskaya M. и др., Astronomy and Computing 2025 Vol. 51 Article 100919

In the task of anomaly detection in modern time-domain photometric surveys, the primary goal is to identify astrophysically interesting, rare, and unusual objects among a large volume of data. Unfortunately, artifacts — such as plane or satellite tracks, bad columns on CCDs, and ghosts — often constitute significant contaminants in results from anomaly detection analysis. ...

Добавлено: 3 марта 2025 г.

Exploring the Universe with SNAD: Anomaly Detection in Astronomy

Volnova A., Aleo P., Lavrukhina A. и др., Communications in Computer and Information Science 2024 Vol. 2086 P. 195–208

Добавлено: 3 марта 2025 г.