?
Adapting the Graph2Vec Approach to Dependency Trees for NLP Tasks
P. 120–131.
Дурандин О. В., Малафеев А. Ю.
Кошевой А. Г., Панова А. Б., Макарчук И. В., , in: Proceedings of the Sixth Workshop on Universal Dependencies (UDW, GURT/SyntaxFest 2023).: Washington: Association for Computational Linguistics, 2023. P. 1–6.
Добавлено: 20 марта 2023 г.
Washington: Association for Computational Linguistics, 2023.
Добавлено: 20 марта 2023 г.
Anton Begehr, Peter Panfilov, , in: ICCTA '22: Proceedings of the 2022 8th International Conference on Computer Technology Applications.: NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2022. Ch. 19 P. 121–127.
Добавлено: 26 сентября 2022 г.
Yana Shishkina, Ляшевская О. Н., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 10th International Conference, AIST 2021, Tbilisi, Georgia, December 16–18, 2021, Revised Selected Papers.: Cham: Springer, 2022. P. 137–147.
Добавлено: 4 января 2022 г.
Герасимова О. А., Макаров И. А., Лапидус А. А., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 10th International Conference, AIST 2021, Tbilisi, Georgia, December 16–18, 2021, Revised Selected Papers.: Cham: Springer, 2022. P. 1–14.
The work is devoted to academic papers recommendation task considered as link prediction on a static citation network. We compare several graph embeddings, text-based and fusion models in the link prediction problem on academic papers citation dataset. We showed that fusion models of graph and text information outperform other approaches based on graph or text information alone. We prove ...
Добавлено: 3 декабря 2021 г.
Ляшевская О. Н., Афанасьев И. А., Jazykovedny Casopis 2021 Vol. 72 No. 2 P. 556–567
Добавлено: 21 октября 2021 г.
Карпов И. А., Roman Marakulin, , in: Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. 23rd International Conference, DAMDID/RCDL 2021, Moscow, Russia, October 26–29, 2021, Revised Selected Papers.: Springer, 2022. P. 36–50.
Добавлено: 4 сентября 2021 г.
Карпов И. А., Глазкова Е. В., , in: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts. 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020 Revised Supplementary ProceedingsVol. 12602.: Springer, 2021. P. 11–21.
Добавлено: 19 июня 2021 г.
Мороз Г. А., , in: Дурхъаси хазна. Сборник статей к 60-летию Р. О. Муталова.: М.: Буки Веди, 2021. P. 258–282.
Добавлено: 23 мая 2021 г.
Today, increased attention is drawn towards network representation learning, a technique that maps nodes of a network into vectors of a low-dimensional embedding space. A network embedding constructed this way aims to preserve nodes similarity and other specific network properties. Embedding vectors can later be used for downstream machine learning problems, such as node classification, ...
Добавлено: 31 марта 2021 г.
Высоцкий Л. И., Ложкин С. А., Computational Mathematics and Modeling 2019 Vol. 30 No. 2 P. 115–128
Добавлено: 10 ноября 2020 г.
Dealing with relational data always required significant computational resources, domain expertise and task-dependent feature engineering in order to incorporate structural information into predictive model. Nowadays, a family of automated graph feature engineering techniques have been proposed in different streams of literature. So-called graph embeddings provide a powerful tool to construct vectorized feature spaces for graphs ...
Добавлено: 27 октября 2020 г.
Ананьева М. Е., Макаров И. А., Pendiukhov M., , in: Network Algorithms, Data Mining, and Applications. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics.: Springer, 2020. P. 85–99.
In this paper, we study the problem of learning graph embeddings for dynamic networks and the ability to generalize to unseen nodes called inductive learning. Firstly, we overview the state-of-the-art methods and techniques for constructing graph embeddings and learning algorithms for both transductive and inductive approaches. Secondly, we propose an improved GSM based on GraphSAGE ...
Добавлено: 27 февраля 2020 г.
Ляшевская О. Н., , in: Computational Linguistics and Intellectual TechnologiesIssue 18.: M.: Russian State University for the Humanitie, 2019. P. 422–434.
Статья посвящена созданию морфологического стандарта для разметки Старорусского корпуса, который входит в состав исторических корпусов Национального корпуса русского языка (НКРЯ). Для того, чтобы сделать разметку удобной для лингвистов, работающих с историческими и современными корпусами, а также для разработчиков систем автоматической обработки исторических текстов, мы предусматриваем две параллельные схемы морфологической разметки, в нотации НКРЯ и Универсальных зависимостей ...
Добавлено: 12 июня 2019 г.
Буйлова Н. Н., , in: Proceedings of Third Workshop "Computational linguistics and language science"Issue 4.: Manchester: EasyChair, 2019.
Добавлено: 11 декабря 2018 г.
Ляшевская О. Н., Пантелеева И. М., , in: Proceedings of the 16th International Workshop on Treebanks and Linguistic Theories (TLT 16).: Association for Computational Linguistics, 2017. P. 80–87.
Добавлено: 11 декабря 2018 г.
Дроганова К. А., Ляшевская О. Н., Zeman D., , in: Proceedings of TLT 2018 International Workshop on Treebanks and Linguistic Theories, 13-14 November 2018, Oslo, Norway. NEALT Proceedings Series.: Linköping University Electronic Press, 2018. P. 52–65.
Добавлено: 6 ноября 2018 г.
Дроганова К. А., Ляшевская О. Н., , in: Digital Transformation and Global Society Third International Conference, DTGS 2018, St. Petersburg, Russia, May 30 –June 2, 2018, Revised Selected Papers, Part IIssue 858.: Cham: Springer, 2018. Ch. 31 P. 380–390.
Добавлено: 10 октября 2018 г.
Sorokin A., Шаврина Т. О., Ляшевская О. Н. и др., , in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies. International Conference "Dialogue 2017" ProceedingsVol. 1. Issue 16 (23).: M.: -, 2017. P. 297–313.
MorphoRuEval-2017 — соревнование по морфологической разметке, призванное стимулировать развитие технологий морфологической обработки текстов на русском языке, в особенности текстов из сети Интернет, как нормативных( новости, литературные тексты), так и менее формального характера (блоги и другие социальные медиа). Данная статья посвящена сравнению методов, использованных командами-участниками соревнования, а также проблемам унификации различных существующих обучающих коллекций для русского ...
Добавлено: 9 октября 2018 г.
Феногенова А. С., Kazorin V., Карпов И. А. и др., , in: Proceedings of Third Workshop "Computational linguistics and language science"Issue 4.: Manchester: EasyChair, 2019. P. 11–17.
Добавлено: 5 октября 2018 г.
Люкина Е. В., Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация 2018 Т. 16 № 2 С. 19–33
Cтатья посвящена инициативе универсальных зависимостей (УЗ), направленной на создание кросс-лингвистически непротиворечивой схемы грамматического разбора предложения. Цель данной инициативы - упрощение кросс-лингвистических исследований, унификация межязыковой лингвистической типологии, создание основы для автоматизированных многоязычных систем и универсального кросс-языкового парсера текстов.
В первой части статьи рассматриваются основные проблемы, возникающие при грамматическом разборе многоязычного текста, описываются преимущества унификации языковых признаков, даются ...
Добавлено: 21 апреля 2018 г.