• 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
  • Using RuGPT3-XL Model for RuNormAS competition
  • 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
  • 2028
  • 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
31 августа 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ предложили по-новому считать неформальную занятость в России
Действующие подходы Росстата к оценке неформальной занятости в России уже не в полной мере отражают современную ситуацию на рынке труда. К такому выводу в своем исследовании пришли экономисты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. Ученые считают, что новые международные стандарты помогут получать более достоверные данные о рынке труда, а значит, принимать более эффективные государственные решения.
28 августа 2026 г.
МИЭМ ВШЭ и МИЭТ договорились о научном сотрудничестве
26 августа Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова (МИЭМ) ВШЭ и Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» (МИЭТ) подписали договор о сотрудничестве. Соглашение направлено на развитие совместных исследований в области физики, перспективного материаловедения и электроники, объединяющих экспериментальные и вычислительные подходы, выполнение совместных опытно-конструкторских работ, а также подготовку заявок на российские и международные научные гранты.
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).

 

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

?

Using RuGPT3-XL Model for RuNormAS competition

Ch. 18. P. 204–212.
Emelyanov A., Shliazhko O., Katricheva N., Шаврина Т. О.
Научный редактор перевода: Селегей В.

В статье представлена методология дообучения языковой модели RuGPT3-XL (Generative Pretrained Transformer-3 для русского языка) для задачи нормализации спанов текста. Решение представлено на конкурсе по двум задачам: Нормализация именованных сущностей (Named entity) и Нормализация более широкого класса фрагментов текста, включая нормализацию различных частей речи (Generic spans). Лучшее решение достигло точности 0.9645 для задачи нормализации фрагментов текста и 0.9575 для именованных сущностей. Представляемые решения находятся в открытом доступе по адресу https://github.com/ RussianNLP/RuNormAS-solution

Язык: английский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: генерация текстаnormalization generative modelingгенеративные моделиgenerative language models

В книге

Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Papers from the Annual International Conference “Dialogue” (2021)
Issue 20: Основной том. , -, 2021.
Похожие публикации
Data-Efficient Unsupervised Recalibration of Calorimeter Sensor Arrays Using Wasserstein Adversarial Learning
Али С., Бочарников В. О., Ратников Ф. Д. и др., Sensors 2026 Vol. 26 No. 16 Article 5024
Добавлено: 11 августа 2026 г.
Inclusive Next-Generation Dialogue System: Linguistic Aspect
V. Firsanova, Key Issues of Contemporary Linguistics 2025 No. 1 P. 67–82
Добавлено: 4 августа 2026 г.
Пространственное неравенство в спросе на навыки искусственного интеллекта: анализ российских регионов и городов в 2021-2025 ГГ.
Ильященко К. А., В кн.: Сборник тезисов докладов X юбилейной Всероссийской научной студенческой конференции НИУ ВШЭ - Нижний Новгород.: Н. Новгород: [б.и.], 2026. С. 125–130.
В работе анализируются пространственные различия в спросе на навыки искусственного интеллекта (ИИ) на российском рынке труда в 2021-2025 гг. На основе данных более 700 тысяч вакансий с портала HeadHunter выделены три уровня анализа: регионы, типы городов (миллионники, столицы субъектов, прочие) и внутрирегиональный разрыв «столица-периферия». Построены рейтинги регионов по доле вакансий с ИИтребованиями, оценена динамика для ...
Добавлено: 4 августа 2026 г.
Искусственный интеллект как институциональный вызов: диагностика дисфункций системы образования и науки и возможные регуляторные ответы
Капитонов И. А., Москвитин О. А., Современное профессиональное образование 2026 № 5 С. 55–57
В статье рассматривается проблема институциональной неготовности российской системы образования и науки к массовому распространению генеративного искусственного интеллекта. Авторы фиксируют парадоксальную асимметрию: студенты и аспиранты активно применяют ИИ для делегирования текстопроизводства, тогда как научно-педагогические работники в большинстве своём не используют его как исследовательский инструмент. Показано, что в основе этой асимметрии лежит не «злой умысел» участников, а ...
Добавлено: 23 июня 2026 г.
Transformer-based approaches for lemmatizing abbreviations in Russian texts
Glazkova A., Ляшевская О. Н., Morozov D. и др., Journal of Mathematical Sciences 2025 Vol. 546 P. 32–47
Добавлено: 10 марта 2026 г.
Диффузионные модели для генерации синтетических табличных данных
Телешева Э. Д., Гущин М. И., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 527 № S С. 388–399
Задача генерации высококачественных синтетических данных имеет ключевое значение для многих задач, связанных с наукой о данных. Сгенерированный набор данных может сократить затраты на дополнение существующих данных дополнительными, например в физике, или помочь с защитой конфиденциальности, например в банковской сфере. Однако генерация табличных данных является сложной задачей, поскольку данные содержат как числовые, так и категориальные признаки. ...
Добавлено: 12 февраля 2026 г.
Искусственный интеллект как симулякр смысла
Малинов С. А., Галактика медиа: журнал медиа исследований 2025 Т. 7 № 4 С. 154–173
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в повседневную жизнь человека. Его популярность неуклонно растёт, а компании всё чаще используют ИИ для оптимизации и ускорения рабочих процессов. Повседневные пользователи применяют большие языковые модели (Large Language Models, LLM) и мультимодальные ИИ-системы для решения широкого круга задач: генерации текстов, изображений и видео, планирования дня, поиска информации ...
Добавлено: 7 декабря 2025 г.
Дискурсивные возможности больших языковых моделей при решении задач генерации новых текстов
Мыльникова А. В., Гасимов А. Р., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2025 № 9 С. 33–38
На основе изучения функционирования больших языковых моделей (LLMs) и специфических характеристик машинной обработки дискурса показано применение экспериментального метода компьютерного и лингвистического анализа для статистического исследования и интерпретации лингвистических характеристик текстов. В качестве материалов исследования использован лингвистический корпус текстов Brown, а также корпуса искусственно сгенерированных текстов с применением Claude Sonnet 3.7 и Grok-3. В механизмах обработки ...
Добавлено: 19 ноября 2025 г.
Новые интерфейсы и новые медиаторы
Максименкова О. В., Сегал А. П., Вопросы философии 2025 № 10 С. 67–76
Исследование посвящено проблеме взаимодействия человека и искус ственного интеллекта (ИИ). Авторы рассматривают это взаимодействие как опосредованное интерфейсами, которые одновременно и упрощают его, и скрывают реальные механизмы кодирования и декодирования сооб щений (по К. Шеннону). В такой ситуации характеристики субъекта (акто ра) коммуникации размываются, и в качестве такового предстает не сам актор, но его инструмент, а ...
Добавлено: 2 октября 2025 г.
Generative models and seq2seq techniques for the flash-simulation of the LHCb experiment
Деркач Д. А., Anderlini L., Capelli S. и др., Proceedings of Science 2025 Vol. 476 P. 1032
Добавлено: 13 марта 2025 г.
The LHCb ultra-fast simulation option, Lamarr design and validation
Деркач Д. А., Казеев Н. А., Мохненко С. Н. и др., EPJ Web of Conferences 2024 Vol. 295 P. 03040
Добавлено: 8 января 2025 г.
Катехон в эпоху ярости кибернетических систем
Хестанов Р. З., Логос 2024 Т. 34 № 6 С. 275–296
В статье утверждается, что одной из основных характеристик модерна является лежащий в его основании парадокс, который можно было бы обозначить как установку на секьюритизацию через катастрофу. Автор показывает, каким образом из стремления к преодолению катастроф и кризисов формируется установка на их утилизацию, то есть на создание аппаратов или устройств, гарантирующих безопасность и успешное преобразование катастроф ...
Добавлено: 1 января 2025 г.
ЛИНГВОДИДАКТИЧЕСКИЙ АСПЕКТ ЦИФРОВОЙ КОМПЕТЕНЦИИ ПРЕПОДАВАТЕЛЯ ИНОСТРАННЫХ ЯЗЫКОВ: ТРАНСФОРМАЦИИ И АКТУАЛЬНОСТЬ
Соломонова А. А., Садекова С. Р., Русский язык за рубежом 2024 № 3 (304) С. 95–99
Данная статья рассматривает важность цифровой компетенции преподавателей иностранных языков в современном образовании. Анализирует преимущества использования цифровых технологий в образовательном процессе и необходимость освоения преподавателями инструментов цифровой обработки информации. Особое внимание уделено лингводидактическому аспекту цифровой компетенции, включая разработку персонализированных образовательных материалов, автоматизированную оценку и обратную связь, а также использование генеративных моделей в образовании. Также обсуждается этичность ...
Добавлено: 29 октября 2024 г.
Исследование потенциала генеративных моделей для оценивания эссе и обеспечения обратной связи
Боголепова С. В., Жаркова М. Г., Отечественная и зарубежная педагогика 2024 Т. 1 № 5(101) С. 123–137
В эпоху интенсивного развития генеративных языковых моделей эти инструменты все больше используются преподавателями и студентами. Данная работа посвящена исследованию потенциала использования генеративных моделей, взаимодействующих с пользователем посредством чат-ботов ChatGPT и PerplexityAI, для оценки студенческих эссе, написанных в формате стандартизированного экзамена по английскому языку, и формулировки обратной связи по качеству студенческих работ. С учетом специфики каждого ...
Добавлено: 28 октября 2024 г.
Improving GFlowNets with Monte Carlo Tree Search
Морозов Н. В., Тяпкин Д. Н., Самсонов С. В. и др., , in: ICML 2024 Workshop on Structured Probabilistic Inference & Generative Modeling.: OpenReview, 2024.
Добавлено: 24 октября 2024 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 обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору