?
Ad Astra or Astray: Exploring Linguistic Knowledge of Multilingual BERT through NLI Task
Natural Language Engineering. 2022. P. 1–30.
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 3 С. 28–33
В статье про платформы для разработки открытого ПО в Китае мы рассказали про GitCode – молодой проект, позиционируемый как площадка для разработчиков со всего мира. Сейчас на GitCode размещаются проекты, созданные в КНР, но некоторые из них уже известны и на международной арене. Помочь открытым проектам в становлении, развитии и расширению аудитории призван фонд OpenAtom ...
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Мокиенко О. А., Zisman M. A., Бобров П. Д. и др., American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 2026 Vol. 105 No. 6 P. 555–563
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Добавлено: 28 мая 2026 г.
М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2024.
В сборник вошли материалы VIII Международной научной конференции «Информационные технологии и технические средства управления» (ICCT-2024). На конференции были рассмотрены вопросы, касающиеся перспектив развития научного приборостроения в телекоммуникационных и управляющих системах, биомедицинской информатики, аппаратного и программного обеспечения информационнокоммуникационных систем, надежности, диагностики и неразрушающего контроля, систем управления и автоматизации, цифровых экосистем, управления производством и логистикой, методов математического ...
Добавлено: 27 мая 2026 г.
Добавлено: 26 мая 2026 г.
Андросов И. А., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3 P. 87–114
В работе рассматриваются сети эхо-состояний (Echo State Network, ESN), которые являются одними из самых распространенных способов реализации резервуарных вычислений. Они состоят из рекуррентной нейронной сети, веса которой выбираются один раз и не обучаются, и выходного, обычно линейного, обучаемого слоя. Такой подход позволяет создавать энергоэффективные и быстрые нейронные сети, способные обучаться в режиме реального времени. Но ...
Добавлено: 26 мая 2026 г.
Караваева Е. А., Кулигин Л. А., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 67–94
В статье представлен метод рефакторинга исходного кода на основе интеграции большой языковой модели (LLM) и расширенной UML-модели программного кода. Предложенный подход позволяет выявлять проблемные участки кода с использованием функций тревожности и структурных метрик классов, а затем выполнять автоматизированный рефакторинг. Ключевой особенностью метода является использование LLM для генерации формальных спецификаций на языке OCL (Object Constraint Language), ...
Добавлено: 24 мая 2026 г.
Добавлено: 23 мая 2026 г.
Zaikin A., Sviridov I., Sosedka A. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 2 Article 84
Добавлено: 23 мая 2026 г.
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Лошкарева М. Е., Матвеева Н. Н., Вестник Томского государственного университета. История 2026 № 100 С. 112–118
Предпринята попытка применения сетевого анализа в изучении средневекового нарративного источ ника. Цель исследования – проверка гипотезы о политической фрагментарности как основной причины завоевания Уэльса Англией. Построены сети взаимодействий исторических лиц на основе данных валлийской Хроники принцев с 1193 по 1282 г. Построение сетей демонстрирует, что завоевано Англией было формально объеди ненное княжество, ослабляемое не столько ...
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Микулинский А. Д., , in: Синергия языков и культур 2022: междисциплинарные исследования.: St. Petersburg: -, 2023. P. 335–351.
Добавлено: 12 мая 2024 г.
Такташева Е. В., Shavrina T., Fenogenova A. и др., , in: Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2022.: Association for Computational Linguistics, 2022. P. 2472–2497.
Добавлено: 22 сентября 2023 г.
Marseille: European Language Resources Association (ELRA), 2022.
Добавлено: 22 февраля 2023 г.
Феногенова А. С., Тихонова М. И., Михайлов В. Н. и др., , in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Papers from the Annual International Conference “Dialogue” (2021)Issue 20: Основной том.: -, 2021. Ch. 21 P. 235–245.
В прошлом году на русскоязычном материале были обучены новые нейронные архитектуры, в том числе мультиязычные NLP-модели, что привело к новым вызовам в оценке качества решений задач понимания естественного языка. В этой статье представлен Russian SuperGLUE 1.1, бенчмарк на основе GLUE для оценки языковых моделей для русского языка. Новая версия включает в себя ряд технических обновлений, ...
Добавлено: 5 сентября 2021 г.
Кодрян М. С., Грачев А. М., Игнатов Д. И. и др., , in: Proceedings of the 4th Workshop on Representation Learning for NLP (RepL4NLP-2019)Issue W19-43.: Association for Computational Linguistics, 2019. P. 40–48.
Добавлено: 1 ноября 2019 г.
Диалоговые системы (ДС) – на сегодняшний день одна из самых стремительно развивающихся и перспективных областей искусственного интеллекта. Исследования в этой области вызывают интерес как научного сообщества, так и индустрии, где все чаще говорят о внедрении интеллектуальных агентов с разговорным интерфейсом. Одним из наиболее обсуждаемых направлений развития ДС последнего времени является реализация возможности интеллектуального агента поддерживать ...
Добавлено: 26 октября 2019 г.
Добавлено: 12 июня 2019 г.
M.: Russian State University for the Humanitie, 2019.
Сборник включает 61 доклад международной конференции по компьютерной лингвистике и интеллектуальным технологиям «Диалог 2019», представляющих широкий спектр теоретических и прикладных исследований в области описания естественного языка, моделирования языковых процессов, создания практически применимых компьютерных лингвистических технологий. Для специалистов в области теоретической и прикладной лингвистики и интеллектуальных технологий. ...
Добавлено: 12 июня 2019 г.