• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 105066, г. Москва,
Старая Басманная ул., д. 21/4

 

🧭 Как до нас добраться

 

Телефон: +7 (495) 772-95-90 доб. 22734

E-mail: ling@hse.ru

Руководство
Заместитель руководителя Ахапкина Яна Эмильевна
Статья
После, через, спустя во временны́х контекстах: из наблюдений над текстами казахско-русских билингвов

Ахапкина Я. Э., Рахилина Е. В., Казкенова А. К.

Вестник Томского государственного университета. Филология. 2021. Т. 73. С. 93-113.

Глава в книге
Quantitative Analysis of Passives with Agent Phrase Based on Multilingual Parallel Data

Нестеренко Л. В.

In bk.: Post-Proceedings of the 5th Conference Digital Humanities in the Nordic Countries (DHN 2020). Iss. 2865. 2021. P. 5-15.

Препринт
Effort versus performance tradeoff in lemmatisation for Uralic languages

Tyers F. M., Bibaeva M.

Proceedings of the Sixth International Workshop on Computational Linguistics of Uralic Languages. 2020.iwclul-1.2. Association for Computational Linguistics, 2020

«Нейросети — это не так уж страшно»: мастер-класс в «Лаборатории Касперского»

Новый набор компьютерных лингвистов попробовал себя в тренировке искусственных нейронных сетей и выяснил, как машинное обучение помогает фильтровать контент в «Родительском контроле».

В конце сентября студенты первого курса магистратуры «Компьютерная лингвистика» побывали на мастер-классе в «Лаборатории Касперского». Мастер-класс был посвящен использованию нейронных сетей в Natural language processing (обработке естественного языка), а его ведущий —Junior (пока что) Data Scientist Владислав Тушканов — ещё несколько месяцев назад сам учился на компьютерной лингвистике.

Во время занятия многие студенты сами впервые в жизни потренировали нейросеть. Темп был захватывающий, и если некоторые из бывалых программистов сетовали, что начали терять навык скоропечатания, то что и говорить о концентрации представителей начинающей группы по Python. Тем не менее в результате за первую половину занятия все подопечные Влада успели создать заветный код, вычистить баги и, конечно, натренировать и опробовать свою нейросеть на текстах про шведскую порнографию и прочие материи, от которых программное обеспечение «Лаборатории Касперского» оберегает детей.

Вторая часть занятия была лекционной: Влад показывал свой код и рассказывал в терминах котиков и собачек, как нейросети работают на самом деле. Чувствовалось, что для Влада рекуррентные и сверточные нейросети, мешки слов и матрицы, библиотеки Keras и Tensorflow, Word2Vec и RusVectōrēs уже давно стали частью повседневности. Но самое главное, что вынесли из мастер-класса первокурсники: нейросети — это вовсе не так уж страшно, и их вполне можно приручить.

Надежда Катричева, 1 курс магистерской программы «Компьютерная лингвистика»