Family Matters: Company Relations Extraction from Wikipedia

Kuznetsov A.; P. Braslavski; Ivanov V.

doi:10.1007/978-3-319-45880-9_7

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

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.

20 мая 2026 г.

Творческая работа как лекарство от выгорания

Творческая и доброжелательная атмосфера, новые методы в Международной лаборатории (впоследствии центре) социокультурных исследований привлекают молодых исследователей. За годы работы в Вышке они становятся учеными и преподавателями, известными в России и за рубежом. О своем пути в центре и в Вышке, исследованиях и роли наставников в научных успехах рассказали главный научный сотрудник ЦСКИ Зарина Лепшокова и ведущий научный сотрудник Екатерина Бушина.

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

Публикации

?

Family Matters: Company Relations Extraction from Wikipedia

P. 81–92.

Kuznetsov A., Браславский П. И., Ivanov V.

Язык: английский

DOI

Ключевые слова: relation extraction

В книге

Knowledge Engineering and Semantic Web

Springer, 2016.

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.

Multiple features for clinical relation extraction: A machine learning approach

Alimova l., Тутубалина Е. В., Journal of Biomedical Informatics 2020 Vol. 103 P. 1–9

Relation extraction aims to discover relational facts about entity mentions from plain texts. In this work, we focus on clinical relation extraction; namely, given a medical record with mentions of drugs and their attributes, we identify relations between these entities. We propose a machine learning model with a novel set of knowledge-based and BioSentVec embedding ...

Добавлено: 28 октября 2020 г.

RUREBUS-2020 Shared Task: Russian Relation Extraction for Business

Ivanin V., Артемова Е. Л., Batura T. и др., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: по материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 17–20 июня 2020 г.)Issue 19(26): дополнительный том.: -, 2020. P. 401–416.

В статье представлены результаты соревнования по распознаванию именованных сущностей и извлечению отношений. Целью соревнова- ния является сравнение методов извлечения сущностей и отношений на русском языке в постановке, приближенной к индустриальным за- дачам. В качестве исходной коллекции текстов использовался корпус Минэкономразвития РФ, содержащий программы стратегического развития. Корпус был размечен в соответствии с инструкцией, раз- работанной авторами ...

Добавлено: 21 июня 2020 г.

RuREBus-2020 Shared Task: Russian Relaton Extraction for Business

Артемова Е. Л., Batura T., Саркисян В. В. и др., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 17 июня — 20 июня 2020 г.)Вып. 19(26).: М.: Изд-во РГГУ, 2020. P. 416–432.

In this paper, we present a shared task on core information extraction problems, named entity recognition and relation extraction. In contrast to popular shared tasks on related problems, we try to move away from strictly academic rigor and rather model a business case. As a source for textual data we choose the corpus of Russian ...

Добавлено: 11 июня 2020 г.

FactRuEval 2016: Evaluation of Named Entity Recognition and Fact Extraction Systems for Russian

Starostin A. S., Bocharov V. V., Alexeeva S. V. и др., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва,1–4 июля 2016 г.)Вып. 15.: М.: Изд-во РГГУ, 2016. P. 688–705.

Добавлено: 7 октября 2016 г.

Exploring Pattern Structures of Syntactic Trees for Relation Extraction

Leeuwenberg A., Бузмаков А. В., Toussaint Y. и др., , in: Formal Concept Analysis. 13th International Conference, ICFCA 2015, Nerja, Spain, June 23-26, 2015, ProceedingsVol. 9113.: Springer, 2015. P. 153–168.

Добавлено: 22 октября 2015 г.