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.
![Научный дайджест 2024. Часть 1 Иллюстрация к новости: Научный дайджест 2024. Часть 1](/data/2024/07/12/1907680385/1%D0%B4%D0%B0%D0%B9%D0%B4%D0%B6%D0%B5%D1%81%D1%82.png)
Научный дайджест 2024. Часть 1
Рассказываем о главных научных достижениях факультета компьютерных наук за первую половину 2024 года.
![В НИУ ВШЭ разработали новый метод, который позволит обнаружить дислексию за минуты Иллюстрация к новости: В НИУ ВШЭ разработали новый метод, который позволит обнаружить дислексию за минуты](/data/2024/04/09/2147265252/HR_0179-scaled.jpg)
В НИУ ВШЭ разработали новый метод, который позволит обнаружить дислексию за минуты
Ученые из НИУ ВШЭ разработали новый метод выявления дислексии у детей младшего школьного возраста, основанный на сочетании алгоритмов машинного обучения, технологии записи движений глаз при чтении и демографических данных.