ParaPhraser: Russian paraphrase corpus and shared task

Pivovarova L.; E. Pronoza; Yagunova E.; Pronoza A.

doi:10.1007/978-3-319-71746-3_18

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

23 октября 2026 г.

В НИУ ВШЭ впервые прошла конференция на стыке стохастики, ИИ и финансовой математики

В середине октября в Высшей школе экономики состоялась первая научная конференция «Стохастика, искусственный интеллект и финансовая математика» (SAIMF 26). Исследователи Вышки, ведущие математики и специалисты финансового сектора обсудили фундаментальные математические задачи, современные методы искусственного интеллекта и их применение в финансах.

21 октября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ систематизировали методы защиты изображений

Исследователи МИЭМ ВШЭ проанализировали схемы полухрупких цифровых водяных знаков для изображений, опубликованные за последние десять лет. Такие водяные знаки сохраняются при обычном сжатии или изменении яркости, но выдают подделку, если в снимок добавили объект или заменили лицо. Авторы предложили классификацию этих схем и выделили главные нерешенные проблемы. Результаты опубликованы в журнале Computer Science Review.

20 октября 2026 г.

«Наши работы можно назвать исследованиями на переднем крае науки»

Международная лаборатория кластерной геометрии, действующая на факультете математики НИУ ВШЭ, занимается формированием новой научной дисциплины, соединяющей в себе знания из различных областей математики. Выполненные в ней работы вызывают большой интерес, в том числе у зарубежных коллег. Лаборатория изучает семейства кривых и разрабатывает методы, применяемые в исследованиях физического микромира. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующим лабораторией профессором Сергеем Ландо.

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

Публикации

?

ParaPhraser: Russian paraphrase corpus and shared task

P. 211–225.

Pivovarova L., Проноза Е. В., Yagunova E., Pronoza A.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: shared task paraphrase corpus paraphrase detection russian paraphrase

В книге

Artificial Intelligence and Natural Language, 6th Conference, AINL 2017, St. Petersburg, Russia, September 20–23, 2017, Revised Selected Papers

Issue 789. , Switzerland: Springer, 2018.

A New Corpus of the Russian Social Network News Feed Paraphrases: Corpus Construction and Linguistic Feature Analysis

Проноза Е. В., Yagunova E., Pronoza A., , in: Advances in Computational Intelligence 16th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2017, Enseneda, Mexico, October 23-28, 2017, Proceedings, Part II* 2. Vol. 10633.: Springer, 2018. P. 133–145.

Добавлено: 30 октября 2020 г.

Proceedings of the 7th evaluation campaign of Natural Language Processing and Speech tools for Italian (EVALITA 2020)

CEUR-WS.org, 2020.

Добавлено: 7 октября 2020 г.

GRAMEVAL 2020 Shared Task: Russian Full Morphology and Universal Dependencies Parsing

Ляшевская О. Н., Шаврина Т. О., Trofimov I. и др., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 17 июня — 20 июня 2020 г.)Вып. 19(26).: М.: Изд-во РГГУ, 2020. P. 553–569.

GramEval 2020 — дорожка по оценке методов и технических решений для полного морфологического и синтаксического анализа текстов на русском языке. В 2020 году доминантой была выбрана жанровая репрезентативность текстового материала. Для оценки подходов к автоматическому анализу текста был подготовлен тестовый набор данных, охватывающий пять жанров современного языка: новости, сообщения из социальных сетей и электронную коммуникацую, ...

Добавлено: 30 августа 2020 г.

RuREBus-2020 Shared Task: Russian Relaton Extraction for Business

Артемова Е. Л., Batura T., Саркисян В. В. и др., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 17 июня — 20 июня 2020 г.)Вып. 19(26).: М.: Изд-во РГГУ, 2020. P. 416–432.

In this paper, we present a shared task on core information extraction problems, named entity recognition and relation extraction. In contrast to popular shared tasks on related problems, we try to move away from strictly academic rigor and rather model a business case. As a source for textual data we choose the corpus of Russian ...

Добавлено: 11 июня 2020 г.

AGRR-2019: AUTOMATIC GAPPING RESOLUTION FOR RUSSIAN

Smurov I., Пономарева М. А., Шаврина Т. О. и др., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 29 мая — 1 июня 2019 г.)Вып. 18(25).: [б.и.], 2019. P. 600–614.

Добавлено: 5 сентября 2019 г.

Text collections for evaluation of Russian morphological taggers

Ляшевская О. Н., Bocharov V., Sorokin A. и др., Jazykovedny Casopis 2017 Vol. 68 No. 2 P. 258–267

Добавлено: 30 января 2018 г.