Noisy Text Sequences Aggregation as a Summarization Subtask

Плетенев С. А., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 16–19 июня 2021 г.)Issue 20.: Russian State University for the Humanitie, 2021.

Добавлено: 13 декабря 2021 г.

Double-Blind Peer-Reviewing and Inclusiveness in Russian NLP Conferences

Кутузов А. Б., Никишина И. А., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Lecture Notes in Computer Science, Revised Selected PapersVol. 11832.: Cham: Springer, 2019. P. 3–8.

Добавлено: 20 января 2020 г.

Proceedings of Third Workshop "Computational linguistics and language science"

Wohlgenannt G., von Waldenfels R., Толдова С. Ю. и др., Manchester: EasyChair, 2019.

Добавлено: 9 сентября 2019 г.

Proceedings of the 7th Workshop on Balto-Slavic Natural Language Processing

Пономарева М. А., Дроганова К. А., Smurov I. и др., Florence: Association for Computational Linguistics, 2019.

Добавлено: 5 сентября 2019 г.

Lemmatization for ancient languages: Rules or neural networks?

Дереза О. В., , in: Artificial Intelligence and Natural Language, 7th International Conference, AINL 2018, St. Petersburg, Russia, October 17–19, 2018, ProceedingsIssue 930.: Switzerland: Springer, 2018. P. 35–47.

Lemmatisation, which is one of the most important stages of text preprocessing, consists in grouping the inflected forms of a word together so they can be analysed as a single item. This task is often considered solved for most modern languages irregardless of their morphological type, but the situation is dramatically different for ancient languages. Rich inflectional system and ...

Добавлено: 14 ноября 2018 г.

Система автоматического аннотирования текстов с помощью стохастической модели

Вознесенская Т. В., Леднов Д. А., Машинное обучение и анализ данных 2018 Т. 4 № 4 С. 266–279

Работа посвящена системе автоматического аннотирования текста, реализованной в рамках совместного проекта компании «DC – Systems» и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Построение аннотации осуществляется с помощью синтаксически согласованных словосочетаний, наиболее близких к семантике всего текста. При этом пренебрегается возможными дополнительными смыслами отдельных фрагментов текста. Качество аннотации определяется семантической близостью к исходному тексту. Задача построения аннотации разбивается ...

Добавлено: 5 октября 2018 г.

Bayesian Compression for Natural Language Processing

Чиркова Н. А., Лобачева Е. М., Ветров Д. П., , in: Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.: Association for Computational Linguistics, 2018. P. 2910–2915.

Добавлено: 5 сентября 2018 г.

Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

Association for Computational Linguistics, 2018.

Добавлено: 5 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.

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.

23rd International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems - Proceedings

Birkhauser/Springer, 2017.

Добавлено: 18 сентября 2017 г.

Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 31 мая — 3 июня 2017 г.). Вып. 16 (23): В 2 т.

М.: Изд-во РГГУ, 2017.

16-й выпуск ежегодника «Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии» содержит избранные материалы 23-й международной конференции «Диалог». Работы в сборнике отражают направления исследований в области компьютерного моделирования и анализа естественного языка, которые по традиции представляются на конференции. ...

Добавлено: 15 марта 2017 г.

Настройка нелинейной модели данных экспериментов с экспрессионными ДНК-микрочипами

Рябенко Е.А., Математическая биология и биоинформатика 2012 Т. 7 № 2 С. 554–566

Рассматривается нелинейная модель данных ДНК-микрочипов, в которой интенсивность флуоресценции проб описывается функцией Лэнгмюра. Разработан метод настройки параметров модели на основе общедоступных данных нескольких тысяч экспериментов, основанный на минимизации функции потерь из класса AB-дивергенций; для выбора оптимальных значений гиперпараметров проведены численные эксперименты. Полученная модель описывает интенсивности флуоресценции проб микрочипа точнее стандартной линейной, а полученные на её ...

Добавлено: 14 октября 2016 г.