Robust PLSA Performs Better Than LDA

Doctoral education has undergone significant transformations over the past two decades, driven by massification, internationalization, and the diversification of training models. These shifts have led to a growing body of research on doctoral education, yet little is known about the overarching thematic and geographical trends shaping this field. This study applies computational natural language processing ...

Добавлено: 26 мая 2025 г.

Цифровое моделирование тематического поля изучения социального капитала поколений в организациях

Волкова Н. В., Бордунос А. К., Чикер В. А. и др., Социальная психология и общество 2025 Т. 16 № 1 С. 5–27

Цель. Выявить ключевые темы, представленные в современных исследованиях о связи социального капитала с поколенческими различиями в организациях, применяя подходы диджитализации (цифрового моделирования) массива научных публикаций. Контекст и актуальность. Появление новых технологий, трудовая миграция и включенность представителей различных поколений в производственную деятельность актуализировали процесс непрерывной социализации индивидов в организационную среду и, соответственно, поиск социально-психологических инструментов для ее реализации. Цифровая ...

Добавлено: 5 мая 2025 г.

Войти через госуслуги? Факторы отношения к сервисам электронного правительства в социальных медиа

Егоров В. Ю., Филиппов И. Б., Ахременко А. С., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2025 № 1 С. 214–239

Фокус работы связан с общественным восприятием государственных практик в рамках политики цифровизации. Электронные практики взаимодействия с государством уже давно стали повседневными для большинства россиян: это подтверждается как опросами общественного мнения, так и высоким положением России в мировых рейтингах развития электронного правительства. В этих условиях появилось немало работ, направленных на изучение адаптации человека к новым цифровым ...

Добавлено: 1 мая 2025 г.

Censorship as a Dissociative Force: A Case of Sovremennik Magazine, 1847–1866

Vozhik E., Maslinsky K., Lisiukov R., CEUR Workshop Proceedings 2024 P. 938–949

Добавлено: 3 апреля 2025 г.

Using topic modeling for communities clusterization in the VKontakte social network

Горшков С. С., Ilyushin E., Chernysheva A. и др., International Journal of Open Information Technologies 2021 Vol. 9 No. 5 P. 12–17

Добавлено: 25 декабря 2024 г.

TEXTS OF DIFFERENT EMOTIONAL CLASSES AND THEIR TOPIC MODELING

Колмогорова А. В., Qiuhua S., Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2: Языкознание 2024 Vol. 23 No. 5 P. 60–71

The article is devoted to studying verbalization specifics of various emotional states in the texts in Russian with the purpose to confirm or refute the hypothesis that texts of different emotional classes reflect the denotative situation not identically, which is reflected in thematic specifics and lexical content. The research material consisted of eight corpus texts ...

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Robustness of Graphical Lasso Optimization Algorithm for Learning a Graphical Model

Valeriy Kalyagin, Ilya Kostylev, , in: Mathematical Optimization Theory and Operations Research. 23rd International Conference, MOTOR 2024, Omsk, Russia, June 30–July 6, 2024, Proceedings. LNCS, volume 14766.: Springer, 2024. P. 337–348.

Добавлено: 9 августа 2024 г.

Analyzing the Robustness of Vision & Language Models

Ширнин А. А., Andreev N., Potapova S. и др., IEEE/ACM Transactions on Speech and Language Processing 2024 Vol. 32 P. 2751–2763

We present an approach to evaluate the robustness of pre-trained vision and language (V&L) models to noise in input data. Given a source image/text, we perturb it using standard computer vision (CV) / natural language processing (NLP) techniques and feed it to a V&L model. To track performance changes, we explore the problem of visual ...

Добавлено: 19 июля 2024 г.

Topic models with elements of neural networks: investigation of stability, coherence, and determining the optimal number of topics

Sergei Koltcov, Сурков А. Ю., Filippov V. и др., PeerJ Computer Science 2024 Vol. 10 P. 41

Добавлено: 16 февраля 2024 г.

Сила и слабость: динамика репрезентации гегемонной маскулинности в русскоязычном рэпе

Жучкова С. В., Бойченко А. Е., Смирнов Н. М., Журнал социологии и социальной антропологии 2024 Т. 27 № 1 С. 103–138

В общественной и академической дискуссии рэп зачастую представляется как один из наиболее агрессивных музыкальных жанров, в разном виде изображающий насилие и жестокость. Этому способствует социальный контекст возникновения рэпа — его появление в криминальном районе Нью-Йорка и распространение среди бедного чернокожего населения. Используя понятие гегемонной маскулинности, различные исследователи показывают, как рэперам удается устанавливать доминирование над другими ...

Добавлено: 11 февраля 2024 г.

Evaluating Robustness and Uncertainty of Graph Models Under Structural Distributional Shifts

Баженов Г. В., Kuznedelev D., Malinin A. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023).: Curran Associates, Inc., 2023. P. 75567–75594.

Добавлено: 7 февраля 2024 г.

Methods for countering attacks on image watermarking schemes: overview

Anna Melman, Oleg Evsutin, Journal of Visual Communication and Image Representation 2024 Vol. 99 Article 104073

Добавлено: 27 января 2024 г.

О прошлом, но в разное время: компьютерный анализ текстов учебников по истории СССР/России для шести поколений студентов

Колмогорова А. В., Колмогорова П. А., Куликова Е. Р., Вестник Томского государственного университета. Филология 2024 № 89 С. 73–103

В статье анализируются тексты о семи периодах российской истории в трех вузовских учебниках: 1946, 1983 и 2006 годов. С помощью методов компьютерного анализа текстовых данных выявляется специфика поколенческого нарратива об истории страны в указанные три временных периода. Результаты демонстрируют, что тексты разных лет имеют различных эмоциональный «размах», разные тематические доминанты, которые связаны с «духом» соответствующего ...

Добавлено: 10 декабря 2023 г.