?
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:
Рождественская Е. Ю., Абрамов Р. Н., Журнал социологии и социальной антропологии 2026 Т. 29 № 3 С. 244–274
Статья представляет экспериментальное исследование на стыке социальной антропологии и качественной социологии. Авторы ставят перед собой основную цель — развить и концептуально пересобрать подходы «случайной этнографии» и «этнографии второго порядка», рассматривая краткие биографические тексты как источник по социальной истории женского труда в XX веке и как локальный перформанс памяти. Методология сочетает ретроспективное осмысление непреднамеренного полевого опыта, ...
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Портной С. Л., Ефремов А. М., Voloshin A., , in: 2026 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO).: Petrozavodsk: IEEE, 2026. P. 1–4.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 844–854
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., , in: Pattern Recognition. ICPR 2024 International Workshops and Challenges. Kolkata, India, December 1, 2024, Proceedings, Part III. LNCS, volume 15616.: Cham: Springer, 2025. P. 308–320.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Кирина М. А., Чеповецкая С. В., , in: Speech and Computer. 28th International Conference, SPECOM 2026, Ohrid, North Macedonia, September 17–18, 2026, Proceedings, Part II. LNCS, volume 16935.: Springer, 2026. P. 58–75.
Добавлено: 20 сентября 2026 г.
Добавлено: 18 сентября 2026 г.
Лебедев О. Б., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750
Статья посвящена разработке нейросетевой модели для автоматизированного анализа медицинских данных в области электрофизиологии на основе методов глубокого обучения. Актуальность работы обусловлена растущей потребностью в повышении объективности, скорости и точности обработки сложных пространственно-временных сигналов, таких как ЭКГ или ЭЭГ. В качестве инструмента анализа были использованы сверточные нейронные сети (CNN), позволяющие извлекать пространственные особенности, и временные сверточные ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Vyacheslav D. Neverov, Lukyanov A., Andrey V. Krasavin и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 No. 2 Article 024515
Добавлено: 5 сентября 2026 г.
Khodadoust J., Куликова С. П., Khodadoust F., Biomedical Signal Processing and Control 2027 Vol. 129 Article 111284
Анализ острого ишемического инсульта (ОИИ) по двухмерным (2D) клиническим изображениям затруднен из-за неконтролируемого наклона срезов и геометрических несоответствий, нарушающих предположения моделей глубокого обучения (ГБО), не зависящих от положения. В данной статье предлагается унифицированная, учитывающая геометрию, частотно-доменная структура для локализации наклонных срезов и сегментации ишемического инсульта, которая явно разделяет оценку положения и анализ поражения. Метод сначала ...
Добавлено: 2 сентября 2026 г.
M.: Russian State University for the Humanitie, 2026.
Добавлено: 2 сентября 2026 г.
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Н. Новгород: [б.и.], 2026.
Десятая, юбилейная Всероссийская научная студенческая конференция НИУ ВШЭ — Нижний Новгород, продолжает традицию мероприятий, проводимых ежегодно с 2017 года. Конференция 2026 года собрала более 250 докладчиков из 57 образовательных и научных учреждений России, Израиля и Узбекистана. Мероприятие стало значимой площадкой для молодых учёных, стремящихся раскрыть свой потенциал и внести вклад в развитие науки и образования. ...
Добавлено: 4 августа 2026 г.
Чеповский А. М., М.: Мастерская Печати Идей, 2026.
В учебном пособии представлены методы и алгоритмы автоматического анализа корпусов текстов на естественных языках. Предназначено для изучающих методов обработки текстов на естественных языках и создания обучающих массивов текстов.
Для студентов, аспирантов и научных работников, изучающих методы компьютерной лингвистики и обработку текстов. ...
Добавлено: 1 августа 2026 г.
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.