• 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

Редакторы сайта — Наталья Борисовна Пименова, Татьяна Борисовна Казакова, Максим Олегович Бажуков, Юлия Геннадьевна Бадрызлова

Книга
Proceedings of the 3rd Workshop on NLP Applications to Field Linguistics (Field Matters 2024)

Bangkok: Association for Computational Linguistics, 2024.

Статья
Корпусная лингвистика на современном этапе

Плунгян В. А.

Вестник Российской академии наук. 2024. Т. 94. № 9. С. 787-794.

Глава в книге
Time Series Generation with GANs for Momentum Effect Simulation on Moscow Stock Exchange
В печати

Pozdnyakov V., Makarov I., Maksim Kazadaev.

In bk.: Proceedings of the IEEE/IAFE Computational Intelligence for Financial Engineering (CIFEr-24). IEEE, 2024. P. 1-7.

Препринт
Exploring the Effectiveness of Methods for Persona Extraction
В печати

Konstantin Zaitsev.

arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2024

Защита диссертации Татьяны Шавриной

13 мая состоялась защита кандидатской диссертации Т.О.Шавриной "Лингвистическая интерпретация и оценка векторных моделей слов русского языка" (научный руководитель О.Н.Ляшевcкая).

Защита диссертации Татьяны Шавриной

 Моя научная работа последние годы была тесно связана с прикладной разработкой, однако мне кажется неимоверно важным привносить больше теоретических знаний о языке в прикладную область. Тезисы своей диссертации я бы сжала до двух:

1) настало время, когда лингвистика нужна искусственному интеллекту;

2) изучать язык — это невероятно интересно. 

Огромное спасибо рецензентам, комиссии, соавторам и всем тем, кто все эти годы помогал, вдохновлял, критиковал и, критикуя, опять вдохновлял!

Диссертация посвящена разработке методик лингвистической интерпретации и оценки векторных моделей слов для русского языка. Корпуса являются самым доступным способом обучения векторных моделей и одновременно обладают высокой вариативностью, необходимой для формулировки интеллектуальных задач. В работе приводится обзор актуальной методологии обучения и тестирования интеллектуальных систем, в которых векторные модели слов и текстов являются объектами исследований. Впервые представляется набор корпусов и инструментов оценки для русскоязычных векторных моделей слов и текстов. Набор корпусов формирует т.н. бенчмарк, то есть позволяет выстроить общий рейтинг качества векторных моделей для русского языка одновременно на множестве задач. 

По свидетельству присутствующих, защита диссертации прошла прекрасно.

Поздравляем Татьяну Олеговну и научного руководителя работы!