О лаборатории
Лаборатория развивает методы анализа неструктурированных данных. Мы занимаемся разработкой и анализом рекомендательных систем и сервисов и развиваем методы мультимодальной кластеризации и классификации, позволяющие формировать профиль интересов пользователя с учетом различных модальностей. Мы не считаем, что методы майнинга данных и машинного обучения – это черные ящики, и поэтому ориентируемся на развитие интерпретируемых методов.
Также мы работаем в области автоматической обработки языка. Основная область наших исследований – это вопросное-ответные системы и методы извлечения структурированной информации из неструктурированных текстов. Мы исследуем методы переноса обучения, в частности, между языками, в ряде практических задач. Не в последнюю очередь, мы занимаем подготовкой и сбором размеченных текстовых коллекций на русском языке для междисциплинарных исследований, направленных на изучение цифровой трансформации в образовании и экономике.
Оформление ссылок на проекты Программы фундаментальных исследований
Уважаемые коллеги!
В публикациях этого года, которые готовятся в рамках программы фундаментальных исследований, нужно указывать благодарность в новом виде, с указанием конкретного проекта программы.
Ученые НИУ ВШЭ разработали алгоритм для точных прогнозов финансовых рядов
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ сравнили более 200 тысяч конфигураций моделей для прогноза цен акций и реализованной волатильности и показали, что его можно улучшить, если заранее отсеять шумы конкретных частот. Этот прием повысил точность в 65% случаев. Также авторы разработали собственный алгоритм, сопоставимый с лучшими моделями по точности, но при этом требующий меньше вычислительных мощностей. Исследование опубликовано в журнале Applied Soft Computing.