The Entity Name Identification in Classification Algorithm: Testing the Advocacy Coalition Framework by Document Analysis (The Case of Russian Civil Society Policy)

D. Zaytsev; N. Talovsky; V. Kuskova; Khvatsky Gregory

doi:10.1007/978-3-030-37334-4_25

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

19 мая 2026 г.

Физики НИУ ВШЭ выяснили, что происходит внутри устойчивого вихря

В атмосфере и в океане часто наблюдаются крупные вихри с характерными спиральными рукавами. Физики из НИУ ВШЭ объяснили, как они формируются и почему сохраняют свою структуру. Оказалось, что скорости в точках, расположенных вдоль одной дуги вихря, остаются связанными даже на больших расстояниях. При этом в направлении от центра вихря эта связь быстро ослабевает. Такие различия помогают объяснить образование рукавов и могут улучшить модели атмосферных и океанических течений. Результаты опубликованы в Physical Review Fluids.

18 мая 2026 г.

В Вышке прошла XXX юбилейная научно-техническая конференция имени Е.В. Арменского

Организатором научного события выступает Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ. В этом году главный инженерный студенческий форум проходил 30-й раз и собрал рекордное число участников. Студенты, аспиранты и молодые специалисты из 50 вузов и организаций России представили научно-исследовательские доклады в ИТ-области. Отдельная секция была посвящена научно-исследовательским работам школьников.

15 мая 2026 г.

В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций

Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.

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

Публикации

?

The Entity Name Identification in Classification Algorithm: Testing the Advocacy Coalition Framework by Document Analysis (The Case of Russian Civil Society Policy)

P. 276–288.

Зайцев Д. Г., Таловский Н. И., Кускова В. В., Khvatsky Gregory

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: named entities recognition advocacy coalition framework

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Измерение социальных процессов в политической сфере, бизнесе и обществе в целом с использованием инструментов сетевого анализа (2019)

В книге

Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Lecture Notes in Computer Science, Revised Selected Papers

Vol. 11832. , Cham: Springer, 2019.

Analyzing COVID-19 Medical Papers Using Artificial Intelligence: Insights for Researchers and Medical Professionals

Dmitry Soshnikov, Petrova T., Soshnikova V. и др., Big Data and Cognitive Computing 2022 Vol. 6 No. 1 Article 4

Since the beginning of the COVID-19 pandemic almost two years ago, there have been more than 700,000 scientific papers published on the subject. An individual researcher cannot possibly get acquainted with such a huge text corpus and, therefore, some help from artificial intelligence (AI) is highly needed. We propose the AI-based tool to help researchers ...

Добавлено: 22 февраля 2022 г.

Chekhov's Gun Recognition

Tikhonov A., Ямщиков И. П., / Series Computer Science "arxiv.org". 2021.

Chekhov's gun is a dramatic principle stating that every element in a story must be necessary, and irrelevant elements should be removed. This paper presents a new natural language processing task — Chekhov's gun recognition or (CGR) — recognition of entities that are pivotal for the development of the plot. Though similar to classical Named Entity Recognition ...

Добавлено: 3 декабря 2021 г.

The influence of civil society on Ukrainian anti-corruption policy after the Maidan

Blatt F., Шлауфер К. Л., Central European Journal of Public Policy 2021 Vol. 15 No. 1 P. 1–16

Добавлено: 8 марта 2021 г.

Network Analysis Methodology of Policy Actors Identification and Power Evaluation (the case of the Unified State Exam introduction in Russia)

Зайцев Д. Г., Gregory Khvatsky, Таловский Н. И. и др., , in: Network Algorithms, Data Mining, and Applications. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics.: Springer, 2020. P. 231–244.

Добавлено: 7 ноября 2019 г.

An Experimental Study of Hybrid Machine Learning Models for Extracting Named Entities

Lei J., Большакова Е. И., , in: Proceedings of Third Workshop "Computational linguistics and language science"Issue 4.: Manchester: EasyChair, 2019. P. 50–60.

Добавлено: 3 ноября 2019 г.

Semantic Proximity Establishment in the Tasks of Knowledge Extraction and Named Entities Recognition

Kozerenko E. B., Kuznetsov K. I., Morozova Y. I. и др., , in: PROCEEDINGS OFTHE 2017 INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE.: American Council on Science & Education, 2017. P. 339–344.

Добавлено: 23 февраля 2018 г.

Dictionary-based ambiguity resolution in Russian named-entities recognition. A case study

Brykina M. M., Толдова С. Ю., Faynveyts A. V., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Бекасово, 29 мая - 2 июня 2013 г.). В 2-х т.Т. 1: Основная программа конференции. Вып. 12 (19).: М.: РГГУ, 2013. P. 163–177.

The Information Extraction task and the task of Named Entities recognition (NER) in unstructured texts in particular, are essential for modern Mass Media systems. The paper presents a case study of NER system for Russian. The system was built and tested on the Russian news texts. The method of ambiguity resolution under discussion is based ...

Добавлено: 13 февраля 2014 г.