• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Препринты
  • Comparative Study Of Data Clustering Algorithms And Analysis Of The Keywords Extraction Efficiency: Learner Corpus Case
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
9 июля 2026 г.
При взгляде на свое лицо мужчины забывают обо всем
В эксперименте с участием 15 здоровых мужчин ученые НИУ ВШЭ проанализировали, как фазы сердечного цикла влияют на возбудимость моторной коры, когда человек смотрит на собственную фотографию или лица незнакомых людей. Исследователи обнаружили, что в случае с собственным изображением мозг слабее считывает сигналы сердца — их влияние на кору снижается, хотя ожидалось, что внимание к себе, наоборот, усилит чувствительность к внутренним сигналам тела. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Signal Processing.
9 июля 2026 г.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
7 июля 2026 г.
ИИ в повседневной жизни: 6 сценариев для экономии времени
По данным ряда консалтинговых компаний, сотрудники тратят в среднем около четверти рабочего времени на обработку электронной почты и поиск информации. Нейросети закрывают простые, но времязатратные дела: суммируют длинные документы за секунды, генерируют черновики писем, структурируют заметки. Но, чтобы успешно автоматизировать рутину, нужно понимать, как встраивать в нее искусственный интеллект. С помощью экспертов факультета компьютерных наук ВШЭ разбираем шесть сценариев с конкретными промтами и инструментами, которые помогут сохранить вам силы.

 

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

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Comparative Study Of Data Clustering Algorithms And Analysis Of The Keywords Extraction Efficiency: Learner Corpus Case

NRU HSE , 2020.
Щербакова А. М.
Язык: английский
Ключевые слова: embeddinglearner corpuskeyword extractionmetadata managementclustering analysis
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Автоматизированная проверка текста, написанного на английском языке русскоязычными авторами (ADWISER) (2019)
Похожие публикации
Bridging the Semantic Gap in Metadata Management using Large Language Models
Сулейкин А. С., Сорокина В., Пятецкий В. Е., , in: 2025 7th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency.: [б.и.], 2025. P. 748–753.
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
Syntactic complexity measures as linguistic correlates of proficiency level in learner Russian
Kisselev O., Климов А. А., Mihail Kopotev, , in: Complexity, Accuracy and Fluency in Learner Corpus Research. Volume vi.: Amsterdam: John Benjamins Publishing Company, 2022. Ch. 3 P. 51–80.
Добавлено: 25 ноября 2024 г.
Построение и визуализация обобщённого графа диалога по корпусу диалогов
Дьяконов А. Г., Штыков П. А., Прикладная дискретная математика 2023 № 59 С. 111–127
Предлагается определение обобщённого диалогового графа, с помощью которого описывается структура диалога по корпусу однородных диалогов. Задача построения такого графа является актуальной в современном разговорном искусственном интеллекте, однако работ с конкретными результатами мало, часто не даётся полного описания алгоритмов, не выкладывается код с их реализацией. В настоящей работе предложен метод построения обобщённого диалогового графа, который реализован ...
Добавлено: 18 марта 2024 г.
Обработка слов с частотными орфографическими ошибками (исследование на базе учебного корпуса английского языка)
Климова М. А., Виклова А. В., Оверникова Д. А., Вестник Санкт-Петербургского университета. Язык и литература 2023 Т. 20 № 4 С. 824–837
Статья посвящена экспериментальному исследованию влияния частотности орфографических ошибок в слове на качество его репрезентации в ментальном лексиконе. Гипотеза о том, что слова, в которых часто совершаются ошибки правописания, затрудняют восприятие при чтении, даже если написаны правильно, ранее была подтверждена для носителей русского и английского языков. Данная работа нацелена на проверку гипотезы на материале учебного корпуса ...
Добавлено: 26 января 2024 г.
Аннотирование учебного корпуса в аспекте его использования для исследовательских задач
Климова М. А., Виклова А. В., Оверникова Д. А., В кн.: Современная лингвистика: от теории к практике. III Казанский международный лингвистический саммит (Казань, 14–19 ноября 2022 г.): Труды и материалы, в трёх томах, том 1.: Каз.: Издательство Казанского университета, 2022. С. 46–50.
В данной статье рассматривается классификация ошибок, используемая в учебном корпусе REALEC, в аспекте ее соответствия требованиям и приспособленности для исследовательских задач. ...
Добавлено: 17 января 2023 г.
Opinion Mining for Modeling User Experience of Online Education: Sentiment Analysis and Keywords Extraction of Student Reviews
Москвина А. Д., Кирина М. А., Anastasia Gavrilyuk, , in: 2022 32nd Conference of Open Innovations Association (FRUCT).: IEEE, 2022. P. 187–195.
Добавлено: 9 декабря 2022 г.
Clausal complexity of expert and student writing: a corpus-based analysis of papers in social sciences
Смирнова Е. А., Language Learning in Higher Education 2022 Vol. 12 No. 2 P. 453–475
Добавлено: 7 декабря 2022 г.
Review of Practices of Collecting and Annotating Texts in the Learner Corpus REALEC
Виноградова О. И., Ляшевская О. Н., , in: Text, Speech, and Dialogue. 25th International Conference, TSD 2022, Brno, Czech Republic, September 6–9, 2022, Proceedings Lecture Notes in Computer Science (LNAI), vol. 13502Vol. 13502.: Cham: Springer Publishing Company, 2022. P. 77–88.
Добавлено: 5 октября 2022 г.
Кластеризация данных, извлечение ключевых слов и лексическое разнообразие в текстах эссе учебного корпуса
Щербакова А. М., В кн.: Межкультурное пространство: лингвистический и дидактический аспекты. Материалы секций "Межкультурная лингвистика", "Межкультурная транслатология" и студенческого научного форума. Пленарное заседание и секция «Межкультурная дидактика».Ч. 2.: Издательство ПетрГУ, 2021.
В статье основное внимание уделяется задаче кластеризации эссе, написанных учащимися, изучающими английский язык в качестве иностранного. Данные были взяты из учебного корпуса REALEC. Разделение текстов по определенным характеристикам может быть полезно для быстрого анализа отдельного корпуса или доступа к нужным разделам большого количества документов. В исследовании обсуждаются не только некоторые существующие подходы к кластеризации текстовых ...
Добавлено: 30 сентября 2021 г.
Автоматическое обнаружение и исправление деривационных ошибок в письменной речи на русском как иностранном
Выренкова А. С., Смирнов И. Ю., Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация 2021 Т. 19 № 3 С. 57–68
Учебные корпуса представляют собой один из наиболее ценных источников статистических данных об ошиб-ках учащихся. Например, информация из корпусов учащихся, которые изучают язык как иностранный, ис-пользуется для исследований в области усвоения второго языка [Granger, 1996]. Однако достоверность содер-жащихся в корпусах данных зависит от качества разметки ошибок, которая чаще всего выполняется вручную и, таким образом, представляет собой ...
Добавлено: 24 сентября 2021 г.
Prediction of News Popularity via Keywords Extraction and Trends Tracking
Alexander Pugachev, Voronov A., Макаров И. А., , 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. Ch. 4 P. 37–51.
In the last years, news agencies have become more influential in various social groups. At the same time, the media industry starts to monetize online distributed articles with contextual advertising. However, the efficiency of online marketing highly depends on the popularity of news articles. In our work, we present an alternative and effective way for ...
Добавлено: 24 марта 2021 г.
Chapter 8 Building Resilience into the Metadata-Based ETL Process Using Open Source Big Data Technologies
Panfilov P., Suleykin A., , in: Resilience in the Digital AgeVol. 12660: Lecture Notes in Computer Science.: Springer, 2021. Ch. 8 P. 139–153.
Добавлено: 5 февраля 2021 г.
Some Features of Sentiment Analysis for Russian Language Posts and Comments from Social Networks
Sidorov Nikita, Slastnikov Sergey, Journal of Physics: Conference Series 2021 Vol. 1740 P. 1–6
Добавлено: 2 февраля 2021 г.
Keyphrase extraction from the Russian corpus on linguistics by means of KEA and RAKE algorithms
Moskvina Anna, Sokolova E., Mitrofanova O., , in: Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. Proceedings of the XX International Conference – DAMDID/RCDL’2018, October 9-12, 2018, Moscow.: M.: FRC CSC RAS, 2018. P. 369–372.
Добавлено: 29 сентября 2020 г.
Применение методов Data Science для структурирования спроса и предложения на товары и услуги (Applying Data Science methods for structuring supply and demand of goods and services)
Жукова Л. В., Чугунов В. Р., Кирюшина А. А. и др., В кн.: Actual Problems of System and Software Engineering. Proceedings of the 6th International Conference Actual Problems of System and Software Engineering. Moscow, Russia, 12-14 November, 2019Vol. 2514.: CEUR Workshop Proceedings, 2019. С. 336–346.
Аннотация: в статье предлагается описание подхода к решению задачи структурирования спроса и предложения товаров и услуг. Предлагаемый подход, основанный на использовании методов Data Science, позволит реализовать современный инструментарий контроля за развитием промышленности в г. Москве. Подобный инструментарий дает возможность анализировать большое количество важнейших разнообразных структурированных, не структурированных и слабо структурированных данных из любых открытых источников, ...
Добавлено: 11 декабря 2019 г.
What’s in a comma: Corpus study of punctuation errors and L1 interference
Поспелова К. В., Viklova A., Виноградова О. И., , in: Learner Corpus Conference. LCR 2019. Book of Abstracts.: [б.и.], 2019. P. 0–20.
Добавлено: 10 ноября 2019 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору