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

15 июня 2026 г.

<a>Институт робототехнических систем ВШЭ запустил научно-технический семинар

Институт робототехнических систем (ИРС) ВШЭ запустил новый ежемесячный формат — Научно-технический семинар. Он объединяет сотрудников института, приглашенных экспертов, студентов, исследователей и представителей других подразделений НИУ ВШЭ для обсуждения актуальных задач мехатроники, робототехники и киберфизических систем.

11 июня 2026 г.

Время жизни популяций определяется законами математики

Исследователи НИУ ВШЭ и МГУ доказали универсальный закон, описывающий время исчезновения популяций в случайной среде. Анализ эволюции ветвящихся процессов — сложных вероятностных систем — показал, что вне зависимости от изначального числа особей процесс вымирания подчиняется строгим математическим закономерностям. Результаты опубликованы в Journal of Applied Probability.

8 июня 2026 г.

«За 12 лет на нашем счету почти 1000 операций с пробуждением»

В НИУ ВШЭ прошла XIII Летняя нейролингвистическая школа, организованная Центром языка и мозга при поддержке факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭ. В центре внимания слушателей была совместная работа нейролингвистов, нейрохирургов и нейрофизиологов в операционной, стандартизация лингвистических парадигм и практические подходы к сохранению речевой функции пациентов.

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.