• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Named Entity Recognition from Chernobyl Documentaries
  • 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
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

 

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

?

Named Entity Recognition from Chernobyl Documentaries

P. 133–139.
Daniil Tikhomirov, Nikitinsky N., Макаров И. А.

The paper describes a system that extracts facts and opinions from documentary texts to create a domain ontology of a controversial topic for Chernobyl disaster. The pipeline of the system is based on RNNbased NER module, which was tested on an annotated text corpora.

Язык: английский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: opinion miningобработка текстов на естественном языкеDomain ontologyNERInformation extractionChernobyl disaster

В книге

Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)
Vol. 2795. , CEUR Workshop Proceedings, 2020.
Похожие публикации
Перспективы медиа-мониторинга в исследованиях общественного мнения (на примере доверия президенту)
Анкудинов И. А., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2025 № 61 С. 165–203
Изменчивые политические настроения россиян — постоянный предмет интереса социологических фондов. С развитием интернета привычные анкетные исследования стали дополняться онлайн-опросами и, несмотря на некоторый скепсис, «майнингом» социальных сетей. В настоящей статье предпринимается попытка скорректировать стихийную интернет-выборку так, чтобы приблизить ее оценки к репрезентативным омнибусам. Мы используем показатели доверия Президенту РФ в сети и в опросах с ...
Добавлено: 22 апреля 2026 г.
Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management: 15th International Joint Conference, IC3K 2023, Rome, Italy, November 13-15, 2023, Revised Selected Papers
Rome: Springer, 2025.
Добавлено: 2 мая 2025 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.
NamedEntityRangers at SemEval-2022 Task 11: Transformer-based Approaches for Multilingual Complex Named Entity Recognition
Miftahova A., Alexander Pugachev, Skiba A. и др., , in: Proceedings of the 16th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2022).: Association for Computational Linguistics, 2022. P. 1570–1575.
Добавлено: 23 октября 2022 г.
Ontology-Controlled Automated Cumulative Scaffolding for Personalized Adaptive Learning
Дудырев Ф. Ф., Незнанов А. А., Анисимова К. В., , in: Artificial Intelligence in Education. Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners’ and Doctoral Consortium -23rd International Conference, AIED 2022, Durham, UK, July 27–31, 2022, Proceedings, Part II.: Springer, 2022. P. 436–439.
Добавлено: 28 июля 2022 г.
Social media-based opinion retrieval for product analysis using multi-task deep neural networks
Gozuacik N., Sakar C. O., Ozcan S., Expert Systems with Applications 2021 Vol. 183 No. 30 November 2021 P. 1–13
Social media platforms are considered one of the most effective intermediaries for companies to interact with consumers. Social media-based decision support systems for the marketing domain are highly developed, but product development and innovation-oriented studies remain limited. This study offers a novel approach which utilises opinion retrieval theme along with sentiment analysis to support the ...
Добавлено: 12 декабря 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.
CEUR Workshop Proceedings (Proceedings of the International Conference "Internet and Modern Society" IMS-2020, 17-20 June 2020, ITMO University, St. Petersburg, Russia)
CEUR Workshop Proceedings, 2020.
Добавлено: 1 ноября 2020 г.
Method for the Development of Recommendation Systems, Customizable to Domains, with Deep GRU network
Korotaev A., Лядова Л. Н., , in: Proceedings of the 10th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management (IC3K 2018) - Volume 2: KEODVol. 2.: SCITEPRESS – Science and Technology Publications, Lda., 2018. P. 231–236.
Добавлено: 28 сентября 2018 г.
Investigation and development of the intelligent voice assistant for the Internet of Things using machine learning
Ролич А. Ю., Поляков Е. В., Восков Л. С. и др., , in: 2018 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT). Proceedings.: M.: IEEE, 2018. P. 1–5.
Добавлено: 3 мая 2018 г.
Методы построения социо-демографических профилей пользователей сети Интернет
С.Д. Кузнецов, Гомзин А. Г., Труды Института системного программирования РАН 2015 Т. 27 № 4 С. 129–144
Работа посвящена методам построения социально-демографического профиля пользователей Интернета. Примерами демографических атрибутов являются пол, возраст, политические и религиозные взгляды, район проживания, состояние отношений с другими людьми. Эта работа представляет собой обзор методов, которые обнаруживают демографические атрибуты из профиля пользователя и сообщений. Большинство известных работ посвящены выявлению пола. Возраст, политические взгляды и области также интересуют исследователей. Самыми популярными ...
Добавлено: 23 января 2018 г.
Ontology-Driven System for Monitoring Global Processes on Basis of Internet News
Shalyaeva Irina, Lyadova Lyudmila, Lanin Viacheslav, , in: 11th IEEE International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT): Conference Proceedings (Vol.2)Vol. 2.: M.: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017. P. 385–389.
Добавлено: 14 декабря 2017 г.
Разработка интеллектуального голосового ассистента и исследование обучающей способности алгоритмов распознавания естественного языка
Поляков Е. В., Мажанов М. С., Качалова М. В. и др., Системный администратор 2017 № 12 С. 80–85
Развитие когнитивных технологий способствуют эффективному внедрению Искусственного интеллекта в повседневную жизнь человека. Появляются новые интерфейсы взаимодействия устройств с человеком. Понимание естественного языка – одно из самых перспективных направлений развития Искусственного интеллекта. Голосовые ассистенты – яркий пример таких систем, они могут быть интегрированы во множество других интеллектуальных систем и повышать удобство взаимодействия человека и компьютера. В ...
Добавлено: 10 декабря 2017 г.
Collaborative Conceptual Exploration as a Tool for Crowdsourcing Domain Ontologies
Объедков С. А., Ромашкин Н. С., , in: RuZA 2015 Workshop. Proceedings of Russian and South African Workshop on Knowledge Discovery Techniques Based on Formal Concept Analysis (RuZA 2015). November 30 - December 5, 2015, Stellenbosch, South AfricaVol. 1552.: Aachen: CEUR Workshop Proceedings, 2015. P. 58–70.
Domain ontologies are essential in disciplines as diverse as software engineering, medicine, or political science to name just a few. This paper describes an ongoing effort to develop a methodology for collaborative ontology construction by geographically spread communities of experts and implement a web-based prototype supporting this methodology. A distinctive feature of the proposed approach ...
Добавлено: 14 июня 2016 г.
Breaking Sticks and Ambiguities with Adaptive Skip-gram
Бартунов С. О., Кондрашкин Д. А., Осокин А. А. и др., / Series arXiv:1502.07257 "Computation and language". 2015.
Добавлено: 5 ноября 2015 г.
One Solution for Semantic Data Integration in Logistics
Andreeva Elena, Poletaeva Tatiana, Abdulrab Habib и др., , in: Enterprise and Organizational Modeling and Simulation. 11th International Workshop, EOMAS 2015, Held at CAiSE 2015, Stockholm, Sweden, June 8-9, 2015, Selected PapersVol. 231.: Springer, 2015. P. 75–86.
Добавлено: 20 октября 2015 г.
Информационные модели в задачах обработки текстов на естественных языках. Второе издание, переработанное
Чеповский А. М., М.: Национальный открытый университет «ИНТУИТ», 2015.
В монографии рассмотрены различные математические модели для решения практических задач обработки текстов на естественных языках. Предлагаются решения проблем, возникающих при организации индексации и последующего поиска данных. Методы компьютерной лингвистики применяются для прикладных исследований. Предназначена для разработчиков информационных систем, специалистов в области компьютерной лингвистики. ...
Добавлено: 23 мая 2015 г.
Mining for Opinions Across Domains: A Cross-Language Study
Кравченко А. Н., , in: Proceedings of the First International Workshop on Sentiment Discovery from Affective Data (SDAD 2012), Leuven, Belgium, 2012.: Leuven: [б.и.], 2012. P. 67–74.
An important task in opinion mining is detecting subjective expressions in texts and distinguishing them from factual information. High lexicon diversity between different domains excludes the possibility of formulating universal rules that would work for any area of knowledge.  In this article we suggest a solution for this problem. We define the features that most opinionated ...
Добавлено: 30 июня 2013 г.
Морфологические модели компьютерной лингвистики. Допущено учебно-методическим объединением вузов по университетскому политехническому образованию в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению «Информатика и вычислительная техника»
Чеповский А. М., Гусев С. В., Болховитянов А. В., М.: МГУП им. Ивана Федорова, 2010.
Рассматриваются методы и средства морфологического анализа в задачах автоматической обработки текстов на естественном языке.  Подробно описаны алгоритмы автоматического выделения основ для ряда естественных языков. Рассматривается модель словарной морфологии естественного языка и ее реализация для русского и английского языков. Пособие предназначено для студентов изучающих курсы «Обработка текстовой информации», «Алгоритмы и методы компьютерной лингвистики», «Поисковые системы» и для ...
Добавлено: 1 февраля 2013 г.
Модель и база знаний глагольного управления в предложениях на русском языке
Болховитянов А. В., Гусев С. В., Чеповский А. М., Информационные технологии 2011 № 12 С. 37–39
Предлагается модель, предназначенная для описания отношений глагола с устойчивыми словосочетаниями при анализе предложений на русском языке. Описывается созданная база знаний для описания синтаксических единиц русского языка. Модель предназначена для выделения объектов и извлечения знаний из текстов на русском языке. ...
Добавлено: 10 декабря 2012 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
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • 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