Пятнадцатое открытое заседание Ученого совета ФКН
Дата проведения: 10 октября 2024 года
Время проведения: 18:00-19:00
Место проведения: Zoom
Повестка открытого заседания:
1. Тема: Филогенетические деревья на ландшафтах приспособленности
Докладчик: Неверов Алексей Дмитриевич, ведущий научный сотрудник международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Института искусственного интеллекта и цифровых наук
Аннотация: Ландшафт приспособленности – функция, отображающая пространство генотипов (последовательностей генома или белков, имеющих общее эволюционное происхождение) на приспособленность - величину, отражающую способность организма к размножению. Знание того, как устроена эта функция, открывает возможность предсказания направления эволюции и взаимодействий сайтов (позиций генома или позиций последовательности белка) друг с другом. Однако из-за высокой размерности пространства генотипов прямые измерения функции приспособленности возможны только для очень коротких последовательностей, кроме того, ландшафт приспособленности часто неровный, имеет множество локальных максимумов и минимумов, что затрудняет его аппроксимацию. Несмотря на сложность прямого экспериментального изучения ландшафтов приспособленности существуют косвенные методы, которые основаны на исследовании статистических свойств наблюдаемых последовательностей генотипов.
2. Тема: Использование дискурсивного анализа для выявления манипулятивных приемов и умышленных искажений в текстовых данных
Докладчик: Ильвовский Дмитрий Алексеевич, доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта, научный сотрудник международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа
Аннотация: Распространенность манипуляции информацией в Интернете создала потребность в системах обнаружения манипулятивных текстовых фрагментов. Такие системы, как правило, фокусируются на отдельных словах, игнорируя лингвистическую структуру. Мы стремимся преодолеть это упущение. В нашей работе мы представляем первую попытку использования анализа дискурса для решения такого рода задачи. Мы рассматриваем как классификацию на уровне абзацев, так и на уровне токенов и используем архитектуру Transformer, учитывающую дискурс. Наши эксперименты для текстов на английском и русском языках демонстрируют значительный прирост производительности по сравнению с рядом базовых моделей. Более того, наше исследование подчеркивает важность определенных типов дискурсивных отношений, а наш углубленный анализ выявляет сильную корреляцию между техниками манипуляции и дискурсивными фрагментами.