Style-transfer and Paraphrase: Looking for a Sensible Semantic Similarity Metric

I. P. Yamshchikov; Shibaev V.; Khlebnikov N.; Tikhonov A.

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

18 мая 2026 г.

В Вышке прошла XXX юбилейная научно-техническая конференция имени Е.В. Арменского

Организатором научного события выступает Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ. В этом году главный инженерный студенческий форум проходил 30-й раз и собрал рекордное число участников. Студенты, аспиранты и молодые специалисты из 50 вузов и организаций России представили научно-исследовательские доклады в ИТ-области. Отдельная секция была посвящена научно-исследовательским работам школьников.

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.

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

Публикации

?

Style-transfer and Paraphrase: Looking for a Sensible Semantic Similarity Metric

P. 14213–14220.

Ямщиков И. П., Shibaev V., Khlebnikov N., Tikhonov A.

Язык: английский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: semantic similarity Semantic similarity measure

В книге

The Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence. Technical Tracks 16

Leyton-Brown K., Mausam M., Yang Q., Liu Y., Röger G. Vol. 35. Issue 16. , AAAI Press, 2021.

Aschern at CheckThat! 2021: Lambda-Calculus of Fact-Checked Claims

Чернявский А. С., Ильвовский Д. А., Nakov P., , in: CLEF 2021 Working Notes.: CEUR Workshop Proceedings, 2021. P. 484–493.

Добавлено: 9 мая 2024 г.

Semantic Recommendation System for Bilingual Corpus of Academic Papers

Сафарян А. К., Petr Filchenkov, Yan W. и др., , 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. 3 P. 22–36.

Добавлено: 18 сентября 2023 г.

Moving Other Way: Exploring Word Mover Distance Extensions

Smirnov, I., Ямщиков И. П., , in: COMPLEXIS 2022. Proceedings of the 7th International Conference on Complexity, Future Information Systems and Risk. April 23-24, 2022.: Science and Technology Publications, Lda, 2022. P. 92–97.

Добавлено: 8 сентября 2022 г.

Rethinking Crowd Sourcing for Semantic Similarity

Solomon S., Cohn A., Rosenblum H. и др., / Series Computer Science "arxiv.org". 2021.

Estimation of semantic similarity is crucial for a variety of natural language processing (NLP) tasks. In the absence of a general theory of semantic information, many papers rely on human annotators as the source of ground truth for semantic similarity estimation. This paper investigates the ambiguities inherent in crowd-sourced semantic labeling. It shows that annotators ...

Добавлено: 3 декабря 2021 г.

Lexicographic Study of Synonymy: Clarifying Semantic Similarity between Words

Соловьев В., Гималетдинова Г., Халитова Л. и др., Computacion y Sistemas 2021 Vol. 25 No. 3 P. 667–675

Добавлено: 1 декабря 2021 г.

Bliznuk D., Yagunova E., Проноза Е. В., , in: Internet Science. INSCI 2018Vol. 11193.: Springer, 2018. P. 181–193.

Добавлено: 30 октября 2020 г.

Semantic Proximity Establishment in the Tasks of Knowledge Extraction and Named Entities Recognition

Kozerenko E. B., Kuznetsov K. I., Morozova Y. I. и др., , in: PROCEEDINGS OFTHE 2017 INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE.: American Council on Science & Education, 2017. P. 339–344.

Добавлено: 23 февраля 2018 г.

Trend Monitoring for Linking Science and Strategy

Бахтин П. Д., Саритас О., Чулок А. А. и др., Scientometrics 2017 Vol. 111 No. 3 P. 2059–2075

Добавлено: 21 декабря 2016 г.