?
Texterra: инфраструктура для анализа текстов
Труды Института системного программирования РАН. 2014. Т. 26. С. 421–438.
Денис Турдаков, Астраханцев Н. А., Недумов Я. Р., Сысоев А. В., Андрианов И. А., Майоров В. Д., Федоренко Д. Г., Коршунов А. В., Сергей Кузнецов
В статье описан проект Texterra, в рамках которого была создана инфраструктура для анализа текстов. Texterra предоставляет масштабируемое решение для быстрой обработки текстовых документов, основанное на использовании знаний, извлекаемых из Веб-ресурсов и текстовых документов. В данной статье раскрываются детали реализации проекта, варианты использования и результаты экспериментальных исследований разработанных инструментов.
Научное направление:
Компьютерные науки
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
русский
Ключевые слова: машинное обучениеанализ текстовкомпьютерная лингвистикаинформационный поискnatural language processingtext miningmachine learningcomputational linguisticsобработка естественного языка information retrievalвикипедиябазы знанийWikipediasemantic ontologyterminology extraction.семантические онтологииизвлечение терминологииknowledge base
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Томск: Издательство Томского государственного университета, 2026.
Материалы сборника Шестнадцатой Международной конференции «Новые информационные
технологии в исследовании сложных структур» (Москва, 21–25 сентября 2026 г.) ориентированы на
широкий круг специалистов, работающих на стыке теории информации, системного анализа и
прикладных предметных областей. В издание вошли результаты исследований, посвящённые
моделированию дискретных и стохастических структур управления и связи, разработке
высокопроизводительных вычислительных и телекоммуникационных систем, а также вопросам
цифровой трансформации образования, архитектурно-градостроительного проектирования,
экологического ...
Добавлено: 6 октября 2026 г.
Серебренников Д. А., Белов А. В., Информационные технологии и вычислительные системы 2026 № 3 С. 157–169
В условиях роста стоимости энергоресурсов и необходимости повышения энергоэффективности производственных процессов особую актуальность приобретает задача оптимизации энергопотребления промышленных предприятий. В данной работе рассматривается подход к управлению энергозатратами машиностроительного предприятия на основе методов многокритериальной оптимизации. Постановка задачи включает несколько целевых функций: минимизацию энергопотребления, минимизацию стоимости электроэнергии с учётом тарифных ограничений и максимизацию производственной эффективности. Для решения ...
Добавлено: 5 октября 2026 г.
Зыков С. В., Уфимцев Г. А., Моделирование, оптимизация и информационные технологии 2026 Т. 14 № 8 С. 1–13
Информационные системы формируют большие объёмы событийных журналов, которые используются для анализа работы приложений и сервисов. При этом события могут поступать в аналитический контур позже момента их фактического возникновения и не в исходном порядке. Такая рассинхронизация приводит к ошибкам при построении агрегированных временных показателей, а регулярный полный пересчёт многомерного аналитического куба требует значительных вычислительных затрат. Целью ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Polarization of opinions in the group: a modeling algorithm considering the dynamics of social bonds
Chebotarev V., Andreyuk D., Elizarova Anastasiya и др., Procedia Computer Science 2022 Vol. 213 No. C P. 596–601
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25
Деревья решений и их ансамблевые расширения, такие как случайные леса, широко используются в качестве моделей классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. Однако во многих реальных задачах, где метки классов перекрываются в пространстве признаков, стандартные деревья решений полагаются на жесткие разбиения, которые создают слабые границы принятия решений. В этих областях небольшие возмущения входных значений могут привести ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Prokhorov A., Burda M., Journal of Computational and Graphical Statistics 2026 P. 1–13
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Aly Ismailov, Попцова М. С., Plos One 2026 Vol. 21 No. 9 Article e0355902
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Злотник А. А., Математические заметки 2026 Т. 120 № 6 С. 1005–1009
Численным методам решения систем газодинамических уравнений посвящена обширная литература. Ранее было разработано и успешно апробировано специальное семейство симметричных по пространству консервативных разностных методов, основанных на предварительной кинетической, точнее, квазигазодинамической (КГД), регуляризации этих уравнений. Актуальной задачей является построение численных методов, которые обладают не только свойством консервативности по массе, импульсу и полной энергии, но и удовлетворяют условиям энтропийной ...
Добавлено: 1 октября 2026 г.
International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Добавлено: 30 сентября 2026 г.
Джамбонг Тенке Х., Institute for System Programming of the RAS, 2026.
Добавлено: 29 сентября 2026 г.
Иванашев Я. М., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2026 Т. 529 С. 93–101
Язык L является нижним для релятивизируемого сложностного класса C, если CL=C. Для классов #P, GapP и SpanP известны точные нижние классы языков: Low(#P) = UP ∩ coUP, Low(GapP) = SPP и Low(SpanP) = NP ∩ coNP. В этой статье мы доказываем, что Low(TotP) = P, и приводим характеризации нижних классов функций для #P, GapP, TotP ...
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Piliugin L., Antropov A., Lobashev E. и др., Journal of Nuclear Materials 2026 Vol. 632 Article 156876
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Kashpurovich I., Oleynichenko A., Стегайлов В. В., Supercomputing Frontiers and Innovations 2026 Vol. 13 No. 1 P. 52–73
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Терегулов Т. Р., Лубенец Е. Р., / Series Quantum Physics "arXiv". 2026. No. 2609.31472.
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Портной С. Л., Ефремов А. М., Кузьмин В. В., В кн.: Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь (DCCN-2026): материалы XXIX Международной научной конференции. Россия, Москва, 21–27 сентября 2026 г.: М.: РУДН, 2026..
В работе рассматривается возможность улучшения помехоустойчивости каскадного кода, состоящего из внутреннего кода Хэмминга (4,3) и внешнего кода Рида — Соломона (7,5) над полем GF(8), за счёт дополнительной кор рекции ошибок на основе машинного обучения. Внешний код декодируется списочным алгоритмом с перебором стираний; рассматриваются списки дли ной 5 и 10 комбинаций. Для компенсации потерь помехоустойчивости при ...
Добавлено: 26 сентября 2026 г.
Кирина М. А., Чеповецкая С. В., , in: Speech and Computer. 28th International Conference, SPECOM 2026, Ohrid, North Macedonia, September 17–18, 2026, Proceedings, Part II. LNCS, volume 16935.: Springer, 2026. P. 58–75.
Добавлено: 20 сентября 2026 г.
Воронова К. Д., Лядова Л. Н., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 4 P. 153–170
Заголовок: Автоматизированное формирование журналов событий на основе неструктурированных Интернет-источников для задач анализа процессов.
Аннотация: В статье представлен подход к автоматизированному структурированию информации о событиях, извлекаемой из неструктурированных текстовых Интернет-источников, для задач углублённого анализа процессов. Во многих практических случаях сведения о событиях, происходящих в рамках различных процессов, представлены не в виде готовых журналов событий, а распределены по новостным публикациям, отчётам ...
Добавлено: 14 сентября 2026 г.
Статья посвящена анализу влияния технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения на развитие, трансформацию киберугроз и создание высокоэффективных систем киберзащиты. Рассматриваются ключевые направления эволюции ИИ, включая ориентированные на данные, модели, приложения и человека подходы, и их роль в формировании как защитных, так и наступательных возможностей. Показано, что злоумышленники активно используют ИИ для автоматизации разведки, персонализации ...
Добавлено: 12 сентября 2026 г.
Лебедев О. Б., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750
Статья посвящена разработке нейросетевой модели для автоматизированного анализа медицинских данных в области электрофизиологии на основе методов глубокого обучения. Актуальность работы обусловлена растущей потребностью в повышении объективности, скорости и точности обработки сложных пространственно-временных сигналов, таких как ЭКГ или ЭЭГ. В качестве инструмента анализа были использованы сверточные нейронные сети (CNN), позволяющие извлекать пространственные особенности, и временные сверточные ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.