• 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
  • Parse thicket representations of text paragraphs
  • 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
  • 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
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

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

?

Parse thicket representations of text paragraphs

P. 239–255.
Galitsky B., Ильвовский Д. А., Кузнецов С. О., Строк Ф. В.

Мы разрабатываем технику представления структуры предложений
и абзацев текста в виде графов. Мы определяем чащу синтаксиче-
ского разбора как объединение синтаксических деревьев разбора
предложений. Чаща включает дуги между вершинами синтаксических
деревьев для таких отношений, как кореферентность и таксономия.
Эти дуги также получаются из других источников, в том числе, тео-
рии Риторических Структур и Речевых Актов. В работе предлагается
алгоритм вычисления чащ разбора. Также в работе рассматриваются
программные средства, предназначенные для построения чащ раз-
бора и выполнения операции обобщения (пересечения) чащ разбора.
На основе рассматриваемого подхода проводятся вычислительные
эксперименты по улучшению поиска в случае, когда запрос представ-
лен несколькими предложениями. Производится сравнение базового
поиска, поиска с помощью сопоставления отдельных предложений
и поиска с использованием Чащ разбора.

Язык: английский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: syntactic generalizationsearch relevanceparse thicketquestion answering
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Математические модели, алгоритмы и программные средства интеллектуального анализа больших данных (Big Data) в текстовой и структурной форме (2013)

В книге

Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Бекасово, 29 мая - 2 июня 2013 г.). В 2-х т.
Т. 1: Основная программа конференции. Вып. 12 (19). , М.: РГГУ, 2013.
Похожие публикации
RuCLEVR: A Russian Diagnostic Dataset for Compositional Language and Elementary Visual Reasoning
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.
CausalQA: A Benchmark for Causal Question Answering
Bondarenko A., Wolska M., Heindorf S. и др., , in: Proceedings of the 29th International Conference on Computational Linguistics.: International Committee on Computational Linguistics, 2023. P. 3296–3308.
Добавлено: 14 августа 2023 г.
Relying on Discourse Trees to Extract Medical Ontologies from Text
Galitsky B., Ильвовский Д. А., Гончарова Е. Ф., , in: Artificial Intelligence. RCAI 2021. Lecture Notes in Computer ScienceVol. 12948.: Springer, 2021. P. 215–231.
Добавлено: 28 октября 2021 г.
DaNetQA: a yes/no Question Answering Dataset for the Russian Language
Glushkova T., Мачнев А. Е., Феногенова А. С. и др., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts: 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020, Revised Selected PapersVol. 12602.: Springer, 2021. P. 57–68.
Добавлено: 22 ноября 2020 г.
Обогащение контекста вопросов знаниями из ConceptNet для улучшения точности ответов
Смирнов Д. М., Ильвовский Д. А., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 17 июня — 20 июня 2020 г.). Доклады студенческой сессии.: [б.и.], 2020..
Современные модели для задачи Question Answering могут показывать точность ответов на фактические вопросы о данном фрагменте текста на английском языке близкую к человеческой. Между тем, такие модели не могут достичь такого же качества на наборах данных, которые требуют дополнительной информации, не представленной в контексте вопроса. В данной статье описывается экспериментальная оценка простого метода обогащения контекста ...
Добавлено: 16 сентября 2020 г.
Russian Q&A Method Study: From Naive Bayes to Convolutional Neural Networks
Николаев К. И., Малафеев А. Ю., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 7th International Conference AIST 2018.: Springer, 2018. Ch. 12 P. 121–126.
Добавлено: 15 февраля 2019 г.
Russian-Language Question Classification: a New Typology and First Results
Николаев К. И., Malafeev A., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 6th International Conference, 2017, Revised Selected PapersVol. 10716.: Cham: Springer, 2018. Ch. 7 P. 72–81.
This paper deals with automatic classification of questions in the Russian language, a natural early step in building a question answering system. We developed a typology of Russian questions using interrogative particles, pronouns and word order as the main features. A corpus of 2008 questions was manually compiled and annotated according to our typology. We ...
Добавлено: 1 декабря 2017 г.
Выявление искаженной информации: подход с использованием дискурсивных связей
Галицкий Б. А., Ильвовский Д. А., , in: Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2016 (3-7 октября 2016г., г.Смоленск, Россия): Труды конференцииТ. 1.: Смоленск: Универсум, 2016. P. 23–32.
Рассматривается лингвистический метод для выявления искаженной информации в тексте, основанный на анализе данных из сети и технологиях сравнения текстов. Делаются предположения относительно построения семейства алгоритмов генерации искаженных данных на основе оригинального текста. Также предлагается алгоритм, предназначенный для обнаружения искаженных данных. Алгоритм ищет фрагменты оригинального текста в сети и сравнивает их с потенциально искаженным фрагментом с ...
Добавлено: 5 марта 2017 г.
Text integrity assessment: Sentiment profile vs rhetoric structure
Galitsky B., Ильвовский Д. А., Kuznetsov S., , in: Computational Linguistics and Intelligent Text Processing. 16th International Conference, CICLing 2015, Cairo, Egypt, April 14-20, 2015, Proceedings, Part II.Vol. 9042.: Berlin: Springer, 2015. P. 126–139.
Добавлено: 7 ноября 2015 г.
Improving Text Retrieval Efficiency with Pattern Structures on Parse Thickets
Кузнецов С. О., Строк Ф. В., Ильвовский Д. А. и др., , in: Proceedings of the Workshop Formal Concept Analysis Meets Information RetrievalVol. 977.: M.: CEUR Workshop Proceedings, 2013. P. 6–21.
Добавлено: 18 ноября 2013 г.
Parse Thicket Representation for Multi-sentence Search
Галицкий Б. А., Кузнецов С. О., Usikov D., , in: Conceptual Structures for STEM Research and Education, 20th International Conference on Conceptual StructuresVol. 7735: Conceptual Structures for STEM Research and Education, 20th International Conference on Conceptual Structures.: Berlin, Heidelberg: Springer, 2013. P. 153–172.
We develop a graph representation and learning technique for parse structures for sentences and paragraphs of text. This technique is used to improve relevance answering complex questions where an answer is included in multiple sentences. We introduce Parse Thicket as a sum of syntactic parse trees augmented by a number of arcs for inter-sentence word-word ...
Добавлено: 2 июня 2013 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
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору