Gorynych Transformer at SemEval-2020 Task 6: Multi-task Learning for Definition Extraction

Davletov A.; Nikolay Arefyev; Shatilov A.; Gordeev D.; Rey A.

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

15 мая 2026 г.

В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций

Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.

15 мая 2026 г.

Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ

В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.

14 мая 2026 г.

<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026

Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

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

Публикации

?

Gorynych Transformer at SemEval-2020 Task 6: Multi-task Learning for Definition Extraction

P. 487–493.

Davletov A., Nikolay Arefyev, Shatilov A., Gordeev D., Rey A.

Язык: английский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Transformer definition extraction multi-task learning

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Разработка математических моделей и методов рекомендательных систем и автоматической обработки текстов (2020)

В книге

Proceedings of the 14th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2020)

Association for Computational Linguistics, 2020.

MDC-Net: A Multi-scale Decomposition Network for Stock Index Forecasting

Zhihan L., Wenxing W., Авдошин С. М. и др., , in: Proceedings 2026 IEEE 11th International Conference on Smart Cloud SmartCloud 2026 8-10 May 2026.: Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2026. P. 85–90.

Добавлено: 10 мая 2026 г.

SSL-MEPR: A Semi-Supervised Multi-Task Cross-Domain Learning Framework for Multimodal Emotion and Personality Recognition

Рюмина Е. В., Аксёнов А. А., Коряковская Д. О. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 No. 8 P. 1–41

Добавлено: 27 февраля 2026 г.

OCEAN-AI framework with EmoFormer cross-hemiface attention approach for personality traits assessment

Elena Ryumina, Markitantov M., Dmitry Ryumin и др., Expert Systems with Applications 2024 Vol. 239 P. 0

Добавлено: 6 марта 2025 г.

Audio-visual speech recognition based on regulated transformer and spatio–temporal fusion strategy for driver assistive systems

Dmitry Ryumin, Alexandr Axyonov, Elena Ryumina и др., Expert Systems with Applications 2024 Vol. 252 Article 124159

Добавлено: 6 марта 2025 г.

Many heads but one brain: FusionBrain – a single multimodal multitask architecture and a competition

D. D. Bakshandaeva, Dimitrov D. V., Arkhipkin V. S. и др., Computer Optics 2023 Vol. 47 No. 1 P. 185–195

Добавлено: 13 июня 2023 г.

Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VI : Selected Papers from the XXIV International Conference on Neuroinformatics, October 17-21, 2022, Moscow, Russia

Мистрюкова Л. А., Деркач Д. А., Гущин М. И. и др., Springer, 2022.

Добавлено: 28 октября 2022 г.

HSE-NN Team at the 4th ABAW Competition: Multi-task Emotion Recognition and Learning from Synthetic Images

Савченко А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2022.

Добавлено: 21 октября 2022 г.

Empirical Study of Transformers for Source Code

Чиркова Н. А., Трошин С. Д., , in: ESEC/FSE 2021: Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering.: Association for Computing Machinery (ACM), 2021. P. 703–715.

Добавлено: 31 августа 2021 г.

A Simple Approach for Handling Out-of-Vocabulary Identifiers in Deep Learning for Source Code

Чиркова Н. А., Трошин С. Д., , in: 2021 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL 2021).: Association for Computational Linguistics, 2021. P. 278–288.

Добавлено: 31 августа 2021 г.

LIORI at the FinCausal 2020 Shared task

Gordeev D., Davletov A., Rey A. и др., , in: Proceedings of the 1st Joint Workshop on Financial Narrative Processing and MultiLing Financial Summarisation.: COLING, 2020. P. 45–49.

Добавлено: 7 декабря 2020 г.