Адрес: 105066, г. Москва,
Старая Басманная ул., д. 21/4
Телефон: +7 (495) 772-95-90 доб. 22734
E-mail: ling@hse.ru
Редакторы сайта — Наталья Борисовна Пименова, Максим Олегович Бажуков, Константин Евгеньевич Сатдаров
Школа лингвистики была образована в декабре 2014 года. Сотрудники школы преподают на образовательных программах по теоретической и компьютерной лингвистике в бакалавриате и магистратуре. Лингвистика, которой занимаются в школе, — это не только знание иностранных языков, но прежде всего наука о языке и о способах его моделирования. Научные группы школы занимаются исследованиями в области типологии, социолингвистики и ареальной лингвистики, корпусной лингвистики и лексикографии, древних языков и истории языка. Кроме того, в школе создаются лингвистические технологии и ресурсы: корпуса, обучающие тренажеры, словари и тезаурусы, технологии для электронного представления текстов культурного наследия.
Жидкова Е. Г., Занадворова А. В., Какорина Е. В. и др.
Ч. 1: А-И. Вып. 6: дополнительный. Институт русского языка им. В.В. Виноградова РАН, 2026.
В кн.: Толковый словарь русской разговорной речи. Вып. 6, дополнительный, часть 1: А-И. Ч. 1: А-И. Вып. 6: дополнительный. Институт русского языка им. В.В. Виноградова РАН, 2026. С. 194-285.
arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2026

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал Predict Core — унифицированное алгоритмическое ядро предиктивной аналитики. Платформа переводит работу с данными из режима отчетности постфактум в управленческую привычку с прогнозами, интерпретацией и понятным следом, показывающим, как была получена эта цифра.
Во многих компаниях решения принимают постфактум, то есть реагируют уже на свершившееся событие. Другая распространенная проблема — опора на предыдущий управленческий опыт без его корректировки с учетом текущего контекста. В условиях быстрого изменения рынка и высокой неопределенности таких подходов недостаточно. У аналитики есть несколько типичных проблем. Первая: нет единой методологии, поскольку каждый аналитик считает по-своему и цифры в отчетах расходятся. Вторая: расчеты необъяснимы и остаются для большинства сотрудников черным ящиком. Третья: отчеты показывают только то, что уже случилось. Четвертая: аналитика нерегулярна.
Разработанная в НИУ ВШЭ платформа Predict Core направлена на решение этих проблем. Решение доступно как в облачном формате, так и для установки в локальном формате (on-premise). Платформа подключается как к внутренним данным заказчика, так и к внешним релевантным источникам, обучаясь на этих данных и знаниях о среде. Система позволяет на ранних стадиях идентифицировать аномалии: она может обнаружить сбои и разладку в продажах, спросе и других процессах до того, как они превратятся в крупные потери. Все прогнозы воспроизводимы: при каждом запуске фиксируется снимок данных и параметров.
В основе Predict Core лежит унифицированное алгоритмическое ядро, которое подключается к источникам операций и среды: PMS, ERP, кассы, CRM, OTA, веб-аналитика, а также внешние данные о погоде, событиях, праздниках и макропоказателях. На платформе предусмотрена возможность настройки профилей в части интерфейса, функционала, уровня доступа в зависимости от роли. Аналитик настраивает прогон, выбирая источник, целевую переменную, горизонт и частоту. Менеджер работает с дневным дашбордом, где видит загрузку, аномалии и точность прогноза. Руководитель может получать сводную информацию с необходимой периодичностью и требуемым уровнем детализации/агрегации.
Андрей Даркшевич
«Predict Core — это не просто очередная BI-надстройка, — говорит Андрей Даркшевич, заместитель директора Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ. — Это управленческий инструмент, который позволяет менеджеру увидеть не то, что уже случилось, а то, что произойдет через заданный промежуток времени, и, главное, понять, почему прогноз именно такой, и проверить, что будет, если изменить условия. Мы выводим прогнозирование из разряда интуиции в регулярную управленческую практику».
Predict Core подходит для компаний, у которых есть база данных или система учета с историей операций. На данный момент платформа уже работает в отрасли гостеприимства. Все компоненты платформы являются российской разработкой. Никаких зарубежных облаков и санкционных лицензий не используется.
Проект реализуется в рамках программы стратегического технологического лидерства НИУ ВШЭ («Приоритет-2030»).