?
Photo privacy detection based on text classification and face clustering
Ch. 39. P. 171–176.
Kopeykina L., Савченко А. В.
Ключевые слова: text classificationdata privacyFacial clusteringкластеризация лицклассификация текстаtext detectionдетектирование текста на изображениях
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
В книге
Vol. 2665: Information Technology and Nanotechnology. Image Processing and Earth Remote Sensing 2020. , Samara: CEUR Workshop Proceedings, 2020.
Сизов А. А., Родионова М. М., Седашов Е. А. и др., / NRU Higher School of Economics. Series PS "Political Science". 2026. No. 1.
Rapid development of surveillance technologies is one of the most socially important consequences of the digital age. This paper investigates the factors determining consent to surveillance of various types of personal data and contributes to rapidly growing research on citizens perceptions of surveillance practices. Relying on a comprehensive survey experiment, we study the effects of ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Глазкова А. В., Смаль И. В., Ляшевская О. Н. и др., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 527 С. 146–155
В работе представлено исследование эффективности дискриминативных методов лемматизации сокращений в русскоязычных текстах. В отличие от генеративных подходов, дискриминативные модели осуществляют выбор оптимальной леммы из фиксированного набора вариантов, что исключает риск генерации грамматически некорректных словоформ. Впервые для русского языка проводится комплексный анализ четырех контекстно-ориентированных подходов: (1) ранжирования на основе маскированного языкового моделирования, (2) бинарной классификации, (3) ...
Добавлено: 10 марта 2026 г.
Glazkova A., Ляшевская О. Н., Morozov D. и др., Journal of Mathematical Sciences 2025 Vol. 546 P. 32–47
Добавлено: 10 марта 2026 г.
Абрамова А. В., Белоусова Е. Н., Ватюков С. Е. и др., Проблемы стандартизации в здравоохранении 2025 № 5-6 С. 3–14
Совершенствование технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их стремительная интеграция в социально и экономически значимую медицинскую отрасль создают широкие перспективы для обеспечения доступности и качества медицинской помощи, вместе с тем порождают новые вызовы, связанные с безопасностью и этическими рисками применения инновационных решений. Это формирует потребность в разработке ясных этических требований, которые будут способствовать ответственному развитию и ...
Добавлено: 7 декабря 2025 г.
Zakharova A., Alexandrov D., Khodorchenko M. и др., , in: RecSys '24: Proceedings of the 18th ACM Conference on Recommender Systems.: Association for Computing Machinery (ACM), 2024. P. 1187–1190.
Добавлено: 24 ноября 2024 г.
В статье представлена методика – «Индекс “этичности” систем искусственного интел-лекта», задача разработки которой заключалась в оценке реальных и потенциальныхрисков этического характера, возникающих на всех этапах жизненного цикла ИИ-си-стем. Сама система никакой «этичностью» не обладает, тогда как социально приемле-мыми, с моральной точки зрения допустимыми и необходимыми, могут быть действияразработчиков и поставщиков данных в процессе ее проектирования ...
Добавлено: 15 июля 2024 г.
Колмогорова А. В., Калинин А. А., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: по материалам международной конференции «Диалог 2022», выпуск 21Вып. 21.: Изд-во РГГУ, 2022. С. 311–322.
В статье обсуждаются результаты решения двух задач машинного обучения: задачи классификации тек
стов социальных сетей на русском языке по критерию доминирующей эмоции и задачи регрессии, в рамках
которой эмоции в тех же текстах социальных сетей предсказываются. В основе экспериментов – сформиро
ванный авторами датасет из 3879 текстов из пабликов ВКонтакте, размеченный 2000 асессорами на краудсор
синговой платформе Толока. Аннотирование ...
Добавлено: 18 марта 2024 г.
A. V. Belov, E. A. Egorova, Bulletin D. Serikbayev East Kazakhstan Technical University 2023 No. 4 P. 92–102
Добавлено: 9 марта 2024 г.
I. K. Kusakin, Fedorets O. V., A. Y. Romanov, Scientific and Technical Information Processing 2023 Vol. 50 No. 3 P. 176–183
Добавлено: 4 ноября 2023 г.
Holzbaur L., Kruglik S., Фролов А. А. и др., IEEE Transactions on Information Forensics and Security 2021 Vol. 16 P. 5326–5337
Добавлено: 9 сентября 2023 г.
Alekseev A., Тутубалина Е. В., Kwon S. и др., , 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. 23–36.
Добавлено: 10 апреля 2023 г.
Alimova I., Тутубалина Е. В., , 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. 37–44.
Добавлено: 10 апреля 2023 г.
Кусакин И. К., Цурупа А. М., Алмакаев А. В. и др., В кн.: НТИ-2022. Научная информация в современном мире: глобальные вызовы и национальные приоритеты : материалы 10-ой научной конференции с международным участием, посвященной 70-летию ВИНИТИ РАН, Москва, 25–26 октября 2022 года.: М.: ВИНИТИ РАН, 2022. С. 103–109.
В данной работе рассматриваются подходы к обучению классификаторов научных статей на основе BERT с целью реализации приложения для адаптации лучших моделей для последующего использования в инфраструктуре ВИНИТИ РАН. Для этого лингвистическая модель BERT была обучена на специализированном корпусе научных текстов для последующего использования в качестве встроенной части классификатора. В работе приведены результаты экспериментов по обучению ...
Добавлено: 31 января 2023 г.
Кусакин И. К., Федорец О. В., Романов А. Ю., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2022 Т. 12 С. 6–9
В данной работе рассматриваются современные подходы к обработке естественного языка и применения технологий искусственного интеллекта в задаче классификации научных текстов на русском языке. Работа посвящена анализу реализаций методов векторизации текстовой информации применительно к задаче обучения различных моделей классификаторов: от классических алгоритмов машинного обучения до нейросетевых архитектур-трансформеров. ...
Добавлено: 31 января 2023 г.
Sergey Smetanin, Mathematics 2022 Vol. 10 No. 16 Article 2947
Добавлено: 15 августа 2022 г.
Харламов А. А., Kulikov A., , in: Neuroinformatics and Semantic Representations: Theory and Applications.: Cambridge Scholars Publishing, 2020. P. 219–231.
В работе показано использование механизма сравнения семантических сетей текстов в задаче диагностики заболеваний с использованием сигнальных сетей. Выявление степени пересечения семантических сетей текстов позволяет говорить о степени их смыслового подобия. Однородная семантическая сеть как множество узлов, связанных дугами, имеет численные характеристики – частоты появления слов, а также пар слов в тексте, которые перенормируются с использованием ...
Добавлено: 7 декабря 2021 г.
Харламов А. А., , in: Neuroinformatics and Semantic Representations: Theory and Applications.: Cambridge Scholars Publishing, 2020. P. 156–167.
На основе представлений об обработке информации в мозге человека [1] реализована технология автоматической смысловой обработки текстов TextAnalyst, позволяющая выявить ключевые понятия текста в их взаимосвязях, реализовать реферирование текстов и их смысловое сравнение (классификацию). Реализованы продукты, использующие функциональность этой технологии: персональный – TextAnalyst, и библиотека COM модулей – TextAnalyst SDK. ...
Добавлено: 7 декабря 2021 г.
Сметанин С. И., Комаров М. М., , in: IEEE 23rd Conference on Business Informatics (CBI).: IEEE Computer Society, 2021. P. 65–70.
Добавлено: 14 сентября 2021 г.