?
Word Embedding for Semantically Related Words: An Experimental Study
Automatic Control and Computer Sciences. 2019. Vol. 53. P. 638–643.
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
английский
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.
Добавлено: 24 декабря 2025 г.
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.
Добавлено: 1 декабря 2025 г.
Добавлено: 21 ноября 2025 г.
Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.
Добавлено: 9 ноября 2025 г.
Мещанинов В. П., Strashnov, P., Shevtsov A. и др., / Cornell University. Серия CoRR, arXiv:2403.03726 "Computing Research Repository,". 2025.
Дизайн белков требует глубокого понимания присущей сложности «белкового вселенной». Хотя многие работы ориентируются на условную генерацию или сосредоточены на отдельных семействах белков, базовая задача безусловной генерации остаётся недостаточно изученной и недооценённой. В этой работе мы исследуем именно этот ключевой аспект и представляем DiMA — модель, которая использует непрерывную диффузию по эмбеддингам, полученным из языковой модели для белков ESM-2, ...
Добавлено: 5 октября 2025 г.
Шабалин А. М., Мещанинов В. П., Vetrov D., / Series cs.CL, arXiv:2505.18853 "Computation and Language". 2025.
Диффузионные модели достигли передовых результатов в генерации изображений, аудио и видео, однако их адаптация к тексту остаётся сложной из-за его дискретной природы. Ранее подходы либо применяют гауссовскую диффузию в непрерывных латентных пространствах, что наследует семантическую структуру, но затрудняет декодирование токенов, либо работают в пространстве категориального симплекса, что учитывает дискретность, но игнорирует семантические связи между токенами. ...
Добавлено: 5 октября 2025 г.
Абрамов А. С., Чернышев В. Л., Михайлец Е. В. и др., / Series Social Science Research Network "Social Science Research Network". 2025.
Добавлено: 23 сентября 2025 г.
Кочетков Ю. Ю., / Series arXiv.org e-print archive "arXiv.math". 2025. No. 07600.
Добавлено: 17 сентября 2025 г.
Кочетков Ю. Ю., / Series arXiv.org e-print archive "arXiv.math". 2025. No. 20584.
Добавлено: 9 сентября 2025 г.
Романова Т. В., В кн.: Когнитивные исследования языка. Вып. №1 (62): материалы Международной научной конференции по когнитивной лингвистике. 5-7 июня 2025. Ч.1Ч. 1. Кн. 62. Вып. 1.: Тюмень: ТюмГУ-Press, 2025. С. 447–450.
В статье рассмотрена классификация терминов когнитивной лингвистики по разным основаниям: по структуре, аутентичности, степени мотивированности, полисемантичности, а также по видам семантических отношений и оппозиций, в которые вступают термины в терминосистеме. ...
Добавлено: 9 июня 2025 г.
Glavas G., Franco-Salvador M., Ponzetto S. и др., Knowledge-Based Systems 2018 Vol. 143 P. 1–9
Добавлено: 29 октября 2020 г.
Gharavi E., Veisi H., Россо П., Neural Computing and Applications 2020 Vol. 32 No. 14 P. 10593–10607
Добавлено: 29 октября 2020 г.
Korogodina O., Karpik O., Klyshinsky E., , in: GraphiCon 2020 - Proceedings of the 30th International Conference on Computer Graphics and Machine Vision.: St. Petersburg: CEUR-WS, 2020.
Добавлено: 21 октября 2020 г.
Arefyev N V., Fedoseev M., Kabanov A. 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. 13–32.
Добавлено: 9 октября 2020 г.
Arefyev, N., Ermolaev P., Panchenko A., , in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies. International Conference "Dialogue 2018" Proceedings.: M.: Conference Proceedings Editorial board, 2018. P. 68–84.
Добавлено: 9 октября 2020 г.
Ekaterina Artemova, Бакаров А. А., Артемов А. В. и др., Journal of Cognitive Science 2020 Vol. 1 No. 21 P. 15–52
Добавлено: 17 января 2020 г.
Зобнин А. И., Elistratova E., , in: Proceedings of the 4th Workshop on Representation Learning for NLP (RepL4NLP-2019)Issue W19-43.: Association for Computational Linguistics, 2019. P. 244–249.
Добавлено: 9 ноября 2019 г.
Puzyrev D., Shelmanov A., Panchenko A. и др., , in: Proceedings of the 7th Workshop on Balto-Slavic Natural Language Processing, 2019, Florence, Italy, Association for Computational Linguistics.: Association for Computational Linguistics, 2019. P. 56–62.
Добавлено: 30 октября 2019 г.
Пузырев Д. А., Shelmanov A., Panchenko A. и др., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference AIST 2019.: Springer, 2019. P. 218–229.
Добавлено: 30 октября 2019 г.