RusNLP: Tutubalina E. V.

Слова запроса через пробел: ?Самое главное: это не полнотекстовый поиск по словам. Здесь в основе лежит принцип дистрибутивной семантики: составив вектор запроса на основе слов в нём, мы используем косинусное расстояние, чтобы подобрать ближайшие тексты в двуязычном векторном пространстве — так ищутся статьи, близкие по смыслу, вне зависимости от языка и наличия конкретных слов. Если вы хотите найти статьи, содержащие конкретные слова в заголовке, воспользуйтесь поиском по метаданным ниже.

Показать дополнительные фильтры

Конференции:

Годы (от-до):

Автор: ?Латиницей! Можно использовать метасимволы * (для соответствия 0 или более символов) и ? (для соответствия 1 символа)

Аффилиация: ?Латиницей! Можно использовать метасимволы * (для соответствия 0 или более символов) и ? (для соответствия 1 символа)

Заголовок: ?Используйте метасимволы * (для соответствия 0 или более символов) и ? (для соответствия 1 символа) для поиска заголовков, содержащих конкретные слова

Число результатов:

Статьи автора: Tutubalina E. V.

Заголовок	Автор	Аффилиация	Конференция	Год	Задачи
Clause-Based Approach To Extracting Problem Phrases From User Reviews Of Products	Ivanov Vladimir Tutubalina E. V.	Tatarstan Academy of Sciences, Russia Kazan (Volga Region) Federal University, Kazan, Russia	AIST	2014	Показать задачи (в разработке!) Построение конкордансов Морфологический анализ Автоматическое реферирование
Biomedical Entities Impact On Rating Prediction For Psychiatric Drugs	Alimova I. C. Solovev V. D. Tutubalina E. V.	Samsung-PDMI Joint AI Center Kazan (Volga Region) Federal University, Kazan, Russia	AIST	2019	Показать задачи (в разработке!) Построение конкордансов Морфологический анализ Автоматическое реферирование
Constructing Aspect-Based Sentiment Lexicons With Topic Modeling	Nikolenko Sergey Tutubalina E. V.	Steklov Mathematical Institute, St. Petersburg, Russia Kazan (Volga Region) Federal University, Kazan, Russia National Research University Higher School of Economics Deloitte Analytics Institute, Moscow, Russia	AIST	2016	Показать задачи (в разработке!) Построение конкордансов Морфологический анализ Дистрибутивная семантика
Rurebus-2020 Shared Task: Russian Relation Extraction For Business	Tutubalina E. V. Artemova E. L. Ivanov V. V. Batura T. V. Ivanin V. A. Sarkisyan V. V. Smurov I. M.	Kazan (Volga Region) Federal University, Kazan, Russia National Research University Higher School of Economics Moscow Institute of Physics and Technology, Moscow, Russia Innopolis University ABBYY, Moscow, Russia Novosibirsk State University, Novosibirsk, Russia Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia	Dialogue	2020	Показать задачи (в разработке!) Построение конкордансов Морфологический анализ Автоматическое реферирование
Wear The Right Head: Comparing Strategies For Encoding Sentences For Aspect Extraction	Nikolenko Sergey Tutubalina E. V. Shenbin I. Alekseev Anton Malyh V. A.	Neuromation OU Samsung-PDMI Joint AI Center Kazan (Volga Region) Federal University, Kazan, Russia Moscow Institute of Physics and Technology, Moscow, Russia	AIST	2019	Показать задачи (в разработке!) Морфологический анализ Дистрибутивная семантика Построение конкордансов
Identifying Disease-Related Expressions In Reviews Using Conditional Random Fields	Miftahutdinov Z. Sh. Tropsha A. E. Tutubalina E. V.	Kazan (Volga Region) Federal University, Kazan, Russia University of North Carolina, Chapel Hill, USA	Dialogue	2017	Показать задачи (в разработке!) Морфологический анализ Построение конкордансов Дистрибутивная семантика
Generating Sport Summaries: A Case Study For Russian	Malyh V. A. Tutubalina E. V. Porplenko D.	Kazan (Volga Region) Federal University, Kazan, Russia Ukrainian Catholic University, Ukraine National Research University Higher School of Economics	AIST	2020	Показать задачи (в разработке!) Построение конкордансов Автоматическое реферирование Морфологический анализ
Leveraging Deep Neural Networks And Semantic Similarity Measures For Medical Concept Normalisation In User Reviews	Miftahutdinov Z. Sh. Tutubalina E. V.	Kazan (Volga Region) Federal University, Kazan, Russia	Dialogue	2018	Показать задачи (в разработке!) Морфологический анализ Построение конкордансов Дистрибутивная семантика
Extracting Aspects, Sentiment And Categories Of Aspects In User Reviews About Restaurants And Cars	Alimova I. C. Ivanov V. V. Tutubalina E. V. Mingazov N. R.	Kazan (Volga Region) Federal University, Kazan, Russia	Dialogue	2015	Показать задачи (в разработке!) Построение конкордансов Морфологический анализ Автоматическое реферирование
A Supervised Approach For Sentirueval Task On Sentiment Analysis Of Tweets About Telecom And Financial Companies	Malyh V. A. Ivanov V. V. Tutubalina E. V. Zagulova M. A.	Institute for Systems Analysis FRC CSC RAS, Moscow, Russia Tatarstan Academy of Sciences, Russia Kazan (Volga Region) Federal University, Kazan, Russia	Dialogue	2015	Показать задачи (в разработке!) Построение конкордансов Морфологический анализ Автоматическое реферирование
Multiple Features For Multiword Extraction: A Learning-To-Rank Approach	Tutubalina E. V. Braslavski P. I.	Kazan (Volga Region) Federal University, Kazan, Russia Ural Federal University, Yekaterinburg, Russia	Dialogue	2016	Показать задачи (в разработке!) Морфологический анализ Построение конкордансов Дистрибутивная семантика
Automated Detection Of Adverse Drug Reactions From Social Media Posts With Machine Learning	Tutubalina E. V. Alimova I. C.	Kazan (Volga Region) Federal University, Kazan, Russia	AIST	2017	Показать задачи (в разработке!) Построение конкордансов Морфологический анализ Автоматическое реферирование
Sentirueval: Testing Object-Oriented Sentiment Analysis Systems In Russian	Tutubalina E. V. Loukachevitch N. V. Ivanov V. V. Rubtsova Ju. V. Blinov P. D. Kotelnikov E. V.	Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia Kazan (Volga Region) Federal University, Kazan, Russia Vyatka State Humanities University, Kirov, Russia A.P. Ershov Institute of Informatics Systems, Novosibirsk, Russia	Dialogue	2015	Показать задачи (в разработке!) Построение конкордансов Автоматическое реферирование Морфологический анализ