• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Научно-учебная лаборатория моделей и методов вычислительной прагматики

Публикации
Статья
Temporal network embedding framework with causal anonymous walks representations

Makarov I., Savchenko A., Arseny Korovko et al.

PeerJ Computer Science. 2022. Vol. 8.

Глава в книге
Towards Understanding and Answering Comparative Questions

Bondarenko A., Ajjour Y., Dittmar V. et al.

In bk.: WSDM 2022 - Proceedings of the 15th ACM International Conference on Web Search and Data Mining. Association for Computing Machinery (ACM), 2022. P. 66-74.

Препринт
Object-Attribute Biclustering for Elimination of Missing Genotypes in Ischemic Stroke Genome-Wide Data В печати

Ignatov D. I., Khvorykh G. V., Khrunin A. V. et al.

Lecture Notes in Computer Science. LNCS. Springer, 2020

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.