?
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ГЕНЕРАЦИИ ПОВСЕДНЕВНЫХ ДИАЛОГОВ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ: ПИЛОТНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
.
Кругликова В. Г.
В статье представлен сравнительный анализ различных языковых моделей, используемых для генерации текстов, и произведена оценка их эффективности для задачи генерации диалоговой речи. В сравнительном анализе участвуют модели GPT-3, BERT, LSTM. Данное исследование является частью проекта по разработке системы генерации диалогов на русском языке. В работе также описана архитектура разрабатываемой системы и предложены примеры её использования.
Ключевые слова: компьютерная лингвистиканейронные сетиnatural language processingneural networksразговорная речьcomputational linguisticsобработка естественного языкаtext generationconversational speechгенерация текстов на естественном языке
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Герцен А. С., Виртуальная коммуникация и социальные сети 2026 Т. 5 С. 198–206
В статье исследуется эмоциональный аспект интерпретации текста цифровой коммуникации и реконструкции авторского замысла читателем. Эмоциональность рассматривается с позиции теории деятельности, согласно которой первостепенным влиянием на эмоции обладают историко- культурные, а не биологические факторы. Классификация эмоций основана на модели Женевское колесо эмоций. Цель – выявить степень конвергенции (сближения) между атрибутируемыми эмоциями (которые читатель приписывает автору) и ...
Добавлено: 2 июля 2026 г.
M.: Max press, 2026.
Сборник включает 64 доклада международной конференции по компьютерной лингвистике и интеллектуальным технологиям «Диалог 2026», представляющих широкий спектр теоретических и прикладных исследований в области опиания естественного языка, моделирования языковых процессов, создания практически применимых компьютерных лингвистических технологий.
Для специалистов в области теоретической и прикладной лингвистики и интеллектуальных технологий. ...
Добавлено: 27 июня 2026 г.
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Фуфаева И. В., Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2: Языкознание 2025 Т. 24 № 4 С. 78–90
Речевые акты, в которых используются диминутивы как средство вежливости, рассмотрены с точки зрения их дискурсивной и жанровой принадлежности. Материалом исследования послужили авторские записи разговорной речи, данные Национального корпуса русского языка, сделанные в 1970-е гг. и на рубеже ХХ-ХХI вв. записи городской речи, содержащиеся в научных публикациях. В статье обоснована возможность употребления вежливых диминутивов в любых ...
Добавлено: 2 мая 2026 г.
Абрегова З. Х., Двойникова А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО.: Университет ИТМО, 2025. С. 487–493.
В статье рассматриваются различные методы аспектного анализа тональности текстовых данных, включая как традиционные методы, основанные на правилах, так и современные алгоритмы машинного и глубокого обучения. В работе представлен сравнительный анализ корпусов данных и методов аспектного анализа тональности текстов, который является важной задачей в области обработки естественного языка и анализа данных. ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Ролинский С. О., Двойникова А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 2.: Университет ИТМО, 2022. С. 336–340.
В работе рассмотрены основные существующие подходы к автоматическому распознаванию речи, а также проводится сравнительный анализ открытых компьютерных систем распознавания речи. Для экспериментальных исследований эффективности работы рассматриваемых систем используется речевой корпус LibriSpeech. ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Двойникова А. А., Садикова А. А., В кн.: Сборник трудов X Конгресса молодых ученыхТ. 1.: Университет ИТМО, 2021.
В работе рассматривается применение различных планировщиков обучения (англ. scheduler) нейронных сетей для задачи текстонезависимой верификации дикторов. Для экспериментальных исследований использовалась база данных VoxCeleb1, которая содержит в себе различные речевые высказывания 1211 дикторов. В работе проводился анализ влияния различных планировщиков обучения нейронных сетей, представленных в библиотеке PyTorch языка программирования Python, а также 2 алгоритма планировщика, представленных ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Федоров А. О., Вакку Г. В., Лебедева С. Э., Галактика медиа: журнал медиа исследований 2026 Т. 8 № 2 С. 163–182
С увеличением объемов данных преподаватель вуза может потратить годы на обработку и систематизацию информации. Персонализированная помощь, рекомендации по контенту, сбор данных для обзоров литературы и оформление библиографических ссылок укрепляют роль искусственного интеллекта как эффективного нейросетевого инструмента научной коммуникации. В данной статье рассматриваются практические примеры использования таких инструментов, как Elicit, SciSpace, Consensus, Undermind и Paperfinder, для упрощения ...
Добавлено: 7 апреля 2026 г.
Выполнен комплексный обзор методов машинного обучения (ML), применяемых для повышения устойчивости сигнала к помехам в каналах связи. Бурное развитие поколений беспроводной связи, активная разработка концепции 6G предъявляют высокие требования к задержке, скорости и надежности передачи данных. Традиционные подходы к защите от помех, основанные на строгих аналитических моделях, зачастую не справляются с хаотичной природой плотных гетерогенных ...
Добавлено: 4 апреля 2026 г.
Biryukova K., Chelnokova D., Erkenova J. и др., Communications in Computer and Information Science 2024 Vol. 2364 CCIS P. 109 – 121
Добавлено: 25 февраля 2026 г.
П.Е. Белова, А.К. Сафарян, В кн.: Научно-практическая конференция с международным участием "Национальные и международные тенденции и перспективы развития судебной экспертизы". Сборник докладов.: Н. Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2024.
В данной статье представлено описание системы автоматического поиска и извлечения побуждений из текстов на русском языке FindImper, основанной на поиске глагольных форм и синтаксических связей. Алгоритм реализован на языке программирования Python с использованием библиотек для морфологического и синтаксического анализа и набора правил. Данный инструмент направлен на оптимизацию работы эксперта-лингвиста и доступен к использованию через веб-сайт ...
Добавлено: 30 января 2026 г.
TEncDM: Understanding the Properties of the Diffusion Model in the Space of Language Model Encodings
Шабалин А. М., Мещанинов В. П., Чимбулатов Е. Ф. и др., , in: Proceedings of the 39th Annual AAAI Conference on Artificial IntelligenceVol. 39. Issue 23.: Washington, United States of America: AAAI Press, 2025. Ch. 110 P. 25110–25118.
Добавлено: 18 декабря 2025 г.