• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Exploring Pattern Structures of Syntactic Trees for Relation Extraction
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

 

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

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Exploring Pattern Structures of Syntactic Trees for Relation Extraction

P. 153–168.
Leeuwenberg A., Бузмаков А. В., Toussaint Y., Napoli A.
Язык: английский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: анализ формальных понятийFCA (Formal Concept Analysis)pattern structuresautomatic text analysisавтоматический анализ текстаузорные структурыrelation extractionвыделение отношений

В книге

Formal Concept Analysis. 13th International Conference, ICFCA 2015, Nerja, Spain, June 23-26, 2015, Proceedings
Formal Concept Analysis. 13th International Conference, ICFCA 2015, Nerja, Spain, June 23-26, 2015, Proceedings
Vol. 9113. , Springer, 2015.
Похожие публикации
Автоматическое выявление побуждений в тексте: применение методов компьютерной лингвистики в работе эксперта-лингвиста
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.
Recovery degree constrained equiconcept/pseudo-equiconcept reduction in symmetric formal contexts
Junyu B., Fei H., Huilin F. и др., International Journal of Approximate Reasoning 2025 Vol. 187 Article 109541
Добавлено: 1 декабря 2025 г.
Clustering with Stable Pattern Concepts
Дудырев Е. О., Mariia Zueva, Кузнецов С. О. и др., , in: FCA4AI 2024: The 12th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?", October 19 2024, Santiago de Compostela, SpainVol. 3911.: CEUR Workshop Proceedings, 2024. P. 47–58.
Добавлено: 30 апреля 2025 г.
FCA4AI 2024: The 12th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?", October 19 2024, Santiago de Compostela, Spain
CEUR Workshop Proceedings, 2024.
Добавлено: 29 апреля 2025 г.
Субъективная трудность текстов виртуального тура по Эрмитажу: пилотное исследование
Колмогорова П. А., Куликова Е. Р., Человек: образ и сущность. Гуманитарные аспекты 2025 № 2(62) С. 139–155
В статье обсуждается вопрос оценки трудности текстов, сопровождающих виртуальный тур по Главному музейному комплексу Государственного Эрмитажа. Методика оценки трудности, в отличие от сложности как более объективной, поддающейся параметризации характеристики текста, представляется открытым вопросом. В статье описываются результаты пилотного эксперимента, в котором информанты оценивали тексты, выделяя и комментируя фрагменты, вызывающие затруднения. Анализ показал, что наиболее частыми ...
Добавлено: 8 ноября 2024 г.
Лингвистическая сложность текстов жанра «виртуальная экскурсия по музею» (на материале виртуального визита в Государственный Эрмитаж)
Колмогорова А. В., Куликова Е. Р., Колмогорова П. А., Текст. Книга. Книгоиздание 2025 № 38 С. 29–54
Статья посвящена анализу метрик лингвистической сложности текстов Виртуального визита по Главному музейному комплексу Государственного Эрмитажа, размещенного на сайте музея. Цель исследования – определить, в какой мере лингвистические характеристики данных текстов коррелируют с признаками виртуальной экскурсии по музею как речевого жанра.  Значения метрик текстов виртуального визита анализируются на фоне значений аналогичных метрик научных искусствоведческих текстов и ...
Добавлено: 8 ноября 2024 г.
Explainable Document Classification via Pattern Structures
Sergei O. Kuznetsov, Паракал Э. Д., Lecture Notes in Networks and Systems 2023 Vol. 776 P. 423–434
Добавлено: 5 февраля 2024 г.
Автоматизация процесса поиска побуждений и извлечения их из текста.
Белова П.Е., Сафарян А. К., В кн.: Современный медиатекст и судебная экспертиза: междисциплинарные связи и экспертная оценка: сборник научных работ по итогам Международной научно-практической конференции «Современный медиатекст и судебная экспертиза: междисциплинарные связи и экспертная оценка».: М.: ООО «СОЮЗКНИГ», 2023. С. 46–56.
В статье представлено описание системы автоматического поиска и извлечения побуждений из текстов на русском языке FindImper, основанной на поиске глагольных форм, выражающих значение побуждения, и реализованной на языке Python с использованием библиотек для морфологического и синтаксического анализа и набора правил. ...
Добавлено: 29 октября 2023 г.
Constructing decision quivers
Дудырев Е. О., Кузнецов С. О., Napoli A., , in: FCA4AI 2023 What can FCA do for Artificial Intelligence 2023 Proceedings of the 11th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" co-located with the 32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2023) Macao, S.A.R. China; August 20, 2023Vol. 3489.: CEUR-WS.org, 2023. P. 69–80.
Добавлено: 4 октября 2023 г.
Description Quivers for Compact Representation of Concept Lattices and Ensembles of Decision Trees
Дудырев Е. О., Кузнецов С. О., Napoli A., , in: 17th International Conference, ICFCA 2023, Kassel, Germany, July 17–21, 2023, Proceedings. Formal Concept Analysis, (LNCS, volume 13934).: Switzerland: Springer, 2023. P. 127–142.
Добавлено: 4 октября 2023 г.
On the Number of Maximal Antichains in Boolean Lattices for 𝑛 up to 7
Игнатов Д. И., Lobachevskii Journal of Mathematics 2023 No. 44 P. 137–146
Добавлено: 13 июня 2023 г.
Cross-Domain Limitations of Neural Models on Biomedical Relation Classification
Alimova I., Тутубалина Е. В., Николенко С. И., IEEE Access 2022 Vol. 10 P. 1432–1439
Добавлено: 10 апреля 2023 г.
АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ КОЛИЧЕСТВА ДЕЛ В СУДЕ
Лукьянченко П. П., Громов В. А., Бесчастнов Ю. Н. и др., Вестник кибернетики 2022 Т. 4 № 48 С. 37–48
Проведен анализ временных рядов количества новых дел в административных судах РФ двумя методами группировки временных рядов с учетом хаотичности, случайности и регулярности их структуры. Первая модель основана на плоскости «энтропия – сложность», вторая – граф «атрибут – объект». Выведено четыре группы временных рядов: регулярные, регулярные-хаотические, строго хаотические и хаотические-стохастические, из которых хаотические-стохастические оказались в большинстве, что свойственно реальным ...
Добавлено: 20 марта 2023 г.
Применение методов анализа формальных понятий для анализа временных рядов тока крови для гемодиализных больных
Громов В. А., Урманцева Н. Р., [б.и.], 2021.
В докладе рассматриваются подходы к прогнозированию на основе кластеризации, опирающиеся на методологию анализа формальных понятий. Методология применяется для кластеризации участков временного ряда с целью выделения характерных участков (мотивов), отвечающих больным с различной степенью засорённости фистулы. ...
Добавлено: 30 января 2023 г.
Ensemble Techniques for Lazy Classification Based on Pattern Structures
Ilya Semenkov, Sergei O. Kuznetsov, , in: Proceedings of the 9th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI 2021)Vol. 2972.: CEUR-WS, 2021. P. 105–112.
Добавлено: 19 декабря 2022 г.
Triclustering in Big Data Setting
Егурнов Д. А., Точилкин Д. С., Игнатов Д. И., , in: Complex Data Analytics with Formal Concept Analysis.: Springer, 2022. P. 239–258.
Добавлено: 1 ноября 2022 г.
Complex Data Analytics with Formal Concept Analysis
Springer, 2022.
Добавлено: 1 ноября 2022 г.
Organizing Contexts as a Lattice of Decision Trees for Machine Reading Comprehension
Galitsky B., Ильвовский Д. А., Гончарова Е. Ф., , in: Proceedings of the 10th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?"Vol. 3233.: CEUR Workshop Proceedings, 2022. P. 75–87.
Добавлено: 1 ноября 2022 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору