?
Word embedding in form of symmetric and skew-symmetric operator
Ch. 8. P. 54-59.
Кощенко Е. В., Кураленок И. Е.
В книге
Vol. 2372. , St. Petersburg : ООО "Цифровая фабрика "Быстрый Цвет", 2019
Бакаров А. А., PROCEEDINGS OF THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE COMPUTATIONAL LINGUISTICS IN BULGARIA (CLIB '18) 2018 P. 153-161
Добавлено: 12 декабря 2020 г.
Малафеев А. Ю., Мальтина Л. П., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2021 № 1
Рассматриваются алгоритмы, выполняющие автоматический морфемный анализ слов, и методы распределённых представлений слов, которые используют информацию о морфемном составе, но не напрямую, а через усреднение векторов однокоренных слов. Оценивается качество моделей морфемного анализа для русского языка, в том числе и на выборке из редких слов. Предлагается несколько способов получения распределённых представлений редких слов на основе word2vec-представлений ...
Добавлено: 9 ноября 2020 г.
Клышинский Э. С., Корогодина О. В., Куличенко В. А. и др., , in : GraphiCon 2020 - Proceedings of the 30th International Conference on Computer Graphics and Machine Vision. : St. Petersburg : CEUR-WS, 2020.
Добавлено: 26 сентября 2021 г.
Samenko I., Tikhonov A., Ямщиков И. П., , in : Modern Management based on Big Data II and Machine Learning and Intelligent Systems III. Vol. 341.: IOS Press Ebooks, 2021. P. 502-510.
This paper shows that modern word embeddings contain information that distinguishes synonyms and antonyms despite small cosine similarities between corresponding vectors. This information is implicitly encoded in the geometry of the embeddings and could be extracted with a straightforward manifold learning procedure or a contrasting map. Such a map is trained on a small labeled ...
Добавлено: 2 декабря 2021 г.
Добавлено: 16 февраля 2024 г.
Bogomolov E., Golubev Y., Lobanov A. и др., , in : ASE '20: Proceedings of the 35th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering. : ACM, 2020. P. 1316-1320.
Добавлено: 26 октября 2021 г.
Ямщиков И. П., Shibaev V., Tikhonov A., , in : Proceedings of the 3rd Workshop on Evaluating Vector Space Representations for NLP 2019. : Association for Computational Linguistics, 2019. P. 90-94.
Добавлено: 7 апреля 2021 г.
Chistova E., Shelmanov A., Pisarevskaya D. и др., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts: 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020, Revised Selected Papers. Vol. 12602.: Springer, 2021. P. 105-119.
Добавлено: 17 ноября 2021 г.
Кузнецов С. О., Гончарова Е. Ф., , in : Proceedings of the Fifth International Scientific Conference "Intelligent Information Technologies for Industry" (IITI'21). Vol. 330.: Springer, 2022. P. 410-420.
Добавлено: 28 октября 2021 г.
Сметанин С. И., Комаров М. М., , in : 2019 IEEE 21st Conference on Business Informatics (CBI). Vol. 2.: The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. , 2019. P. 482-486.
Добавлено: 1 ноября 2020 г.
Добавлено: 23 января 2024 г.
Бакаров А. А., Gureenkova O., Lecture Notes in Computer Science 2018 P. 16-21
Добавлено: 12 декабря 2020 г.
Соснин А. В., Балакина Ю. В., Кащихин А. Н., Вестник Санкт-Петербургского университета. Язык и литература 2022 Т. 19 № 1 С. 125-148
Статья посвящена оценке качества перевода: рассматриваются прикладные и прагматические аспекты оценки качества перевода в условиях стремительного увеличения
числа текстов, которые требуется перевести для обеспечения межкультурной коммуникации; суммируется большое количество подходов, каждый из которых при оценке
качества перевода имеет свои преимущества и недостатки; анализируется соотношение категорий адекватности и эквивалентности перевода как основных параметров
оценки. Заключается, что эквивалентность ориентирована на ...
Добавлено: 31 мая 2022 г.
Рябинин М. К., Sergei Popov, Liudmila Prokhorenkova и др., , in : Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). : Association for Computational Linguistics, 2020. P. 7317-7331.
Добавлено: 14 января 2021 г.