Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН


Алимова Ильсеяр Салимовна

Нейросетевой механизм кросс-внимания в задачах извлечения информации из текстов на примере биомедицинских данных

Диссертация защищена

Искомая степень: Кандидат технических наук.

Специальность: 05.13.11 – Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей.

Дата размещения: 05 апреля 2021.
Текст диссертации: Скачать

Решение совета о принятии диссертации к защите: Диссертация принята к защите.
Автореферат: Скачать
Отзыв научного руководителя: Скачать
Дата защиты: 10 июня 2021.

Официальный оппонент: Котельников Евгений Вячеславович, доктор технических наук (05.13.17).

Место работы, должность: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Вятский государственный университет», профессор кафедры прикладной математики и информатики.

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Вычегжанин С. В., Котельников Е. В. Распознавание точки зрения автора текста на основе ансамблей методов отбора признаков и методов классификации //Cloud of Science. – 2020. – Т. 7. – №. 1. – С. 114-134.
  2. Котельников, Е. В., Разова, Е. В., Котельникова, А. В., Вычегжанин, С. В. Современные словари оценочной лексики для анализа мнений на русском и английском языках (аналитический обзор) //Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. – 2020. – №. 12. – С. 16-33.
  3. Вычегжанин С. В., Котельников Е. В. Определение точки зрения автора текста на основе ансамблей классификаторов //Программирование. – 2019. – №. 5. – С. 10-24.
  4. Razova E., Kotelnikov E. Concentration Areas of Sentiment Lexica in the Word Embedding Space //International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence (IJCINI). – 2019. – Т. 13. – №. 2. – С. 48-62.
  5. Котельников Е. В., Милов В. Р. Способ анализа мнений в текстах на основе правдоподобного вывода //Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2019. – Т. 21. – №. 5. – С. 38-46.
  6. Vychegzhanin S. V., Razova E. V., Kotelnikov E. V. What number of features is optimal: a new method based on approximation function for stance detection task //Proceedings of the 9th International Conference on Information Communication and Management. – 2019. – С. 43-47.
  7. Vychegzhanin S. et al. Selecting an optimal feature set for stance detection //International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts. – Springer, Cham, 2019. – С. 242-253.
  8. Fishcheva I., Kotelnikov E. Cross-Lingual Argumentation Mining for Russian Texts //International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts. – Springer, Cham, 2019. – С. 134-144.
  9. Kotelnikova A., Kotelnikov E. SentiRusColl: Russian Collocation Lexicon for Sentiment Analysis //Conference on Artificial Intelligence and Natural Language. – Springer, Cham, 2019. – С. 18-32.
  10. Vychegzhanin S. V., Kotelnikov E. V. Stance detection based on ensembles of classifiers //Programming and Computer Software. – 2019. – Т. 45. – №. 5. – С. 228-240.
  11. Котельников Е.В. Метод анализа тональности текстов TextJSM // Научно-техническая информация. Сер. 2. 2018. № 2. с. 8-20.
  12. Kotelnikov E. et al. A comparative study of publicly available Russian sentiment lexicons //Conference on Artificial Intelligence and Natural Language. – Springer, Cham, 2018. – С. 139-151.
  13. Котельников Е. В., Прозоров Д. Е., Татаринова А. Г. Структура интеллектуальной системы информационного поиска и анализа тональности текстовых и речевых документов//Научно-технический вестник Поволжья. – 2018. – №. 12. – С. 239-241.
  14. Котельников Е. В., Милов В. Р. Исследование сообщений пользователей социальных медиа на основе анализа реляционных понятий //Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2017. – №. 7. – С. 58-65.
  15. Котельников Е. В., Плетнева М. В. Анализ тональности текстов на основе генетического алгоритма и совместной кластеризации слов и документов //Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. – 2016. – №. 1. – С. 115-115.

Отзыв оппонента: Скачать

Официальный оппонент: Усталов Дмитрий Алексеевич, кандидат физико-математических наук (05.13.17).

Место работы, должность: Обособленное подразделение ООО «Яндекс.Технологии», аналитик-разработчик программного обеспечения в группе анализа данных и исследований.

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Drutsa A. et al. Crowdsourcing Practice for Efficient Data Labeling: Aggregation, Incremental Relabeling, and Pricing //Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. – 2020. – С. 2623-2627.
  2. Logacheva, V., Teslenko, D., Shelmanov, A., Remus, S., Ustalov, D., Kutuzov, , E., Artemova, C., Biemann, S. P., Ponzetto, A., Panchenko. Word Sense Disambiguation for 158 Languages using Word Embeddings Only //Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference. – 2020. – С. 5943-5952.
  3. Ustalov, D., Panchenko, A., Biemann, C., Ponzetto, S. P. Watset: Local-global graph clustering with applications in sense and frame induction //Computational Linguistics. – 2019. – Т. 45. – №. 3. – С. 423-479.
  4. Азарова, И. В., Браславский, П. И., Захаров, В. П., Киселев, Ю. А., Усталов, Д. А., Хохлова, М. В. Идентификация единиц тезаурусного описания при интеграции лексических ресурсов RussNet и YARN //Структурная и прикладная лингвистика. – 2019. – С. 34-52.
  5. Ustalov, D., Teslenko, D., Panchenko, A., Chernoskutov, M., Biemann, C., Ponzetto, S. P. An Unsupervised Word Sense Disambiguation System for Under-Resourced Languages //Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018). – 2018.
  6. Ustalov, D., Panchenko, A., Biemann, C. and Ponzetto, S. P. Unsupervised sense-aware hypernymy extraction //KONVENS 2018-Conference on Natural Language Processing/Die Konferenz zur Verarbeitung Naturlicher Sprache. – 2018. – С. 192-201.
  7. Ustalov, D., Panchenko, A., Kutuzov, A., Biemann, C. and Ponzetto, S. P. Unsupervised Semantic Frame Induction using Triclustering //Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers). – 2018. – С. 55-62.
  8. Panchenko, A., Lopukhina, A., Ustalov, D., Lopukhin, K., Arefyev, N., Loukachevitch, N., Leontyev, A. Russe’2018: A shared task on word sense induction for the Russian language //Komp'juternaja Lingvistika i Intellektual'nye Tehnologii. – 2018. – С. 547-564.
  9. Ustalov D. et al. Unsupervised Semantic Frame Induction using Triclustering //Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers). – 2018. – С. 55-62.
  10. Ustalov D., Panchenko A., Biemann C. Watset: Automatic Induction of Synsets from a Graph of Synonyms // Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). — Vancouver, BC, Canada : Association for Computational Linguistics, 2017. — P. 1579–1590. — DOI: 10.18653/v1/P17-1145.

Отзыв оппонента: Скачать

Ведущая организация: Автономная некоммерческая организация высшего образования «Университет Иннополис».

Контактные данные: 420500, Российская Федерация, Республика Татарстан, город Иннополис, улица Университетская, д. 1, 8(843)203-92-53, university@innopolis.ru, https://innopolis.university/

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Solovyev V., Ivanov V., Solnyshkina M. Thesaurus-Based Methods for Assessment of Text Complexity in Russian //Mexican International Conference on Artificial Intelligence. – Springer, Cham, 2020. – С. 152-166.
  2. Solovyev V., Ivanov V. Automated Compilation of a Corpus-Based Dictionary and Computing Concreteness Ratings of Russian //International Conference on Speech and Computer. – Springer, Cham, 2020. – С. 554-561.
  3. Grigorev D., Ivanov V. Inno at SemEval-2020 Task 11: Leveraging Pure Transformer for Multi-Class Propaganda Detection //Proceedings of the Fourteenth Workshop on Semantic Evaluation. – 2020. – С. 1481-1487.
  4. Romanov V., Ivanov V., Succi G. Representing Programs with Dependency and Function Call Graphs for Learning Hierarchical Embeddings //ICEIS (2). – 2020. – С. 360-366.
  5. Solovyev, V., Solnyshkina, M., Gafiyatova, E., McNamara, D., Ivanov, V. Sentiment in academic texts //2019 24th Conference of Open Innovations Association (FRUCT). – IEEE, 2019. – С. 408-414.
  6. Solovyev, V., Solnyshkina, M., Ivanov, V., Rygaev, I. Computing syntactic parameters for automated text complexity assessment //CEUR Workshop Proceedings. – 2019. – С. 62-71.
  7. Timoshchuk, E., Kuznetsov, S., Usmonov, Z. M., Utih, A., Farah, A., Saliu, H. Application of natural language processing with GQM and AHP approaches for requirements quality assessment //CEUR Workshop Proceedings. – 2019.
  8. Romanov V., Khusainova A. Evaluation of Morphological Embeddings for the Russian Language //Proceedings of the 2019 3rd International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval. – 2019. – С. 144-148.
  9. Solnyshkina, M., Solovyev, V., Ivanov, V., Danilov, A. Studying Text Complexity in Russian Academic Corpus with Multi-level Annotation //Computational Models in Language and Speech (CMLS 2018) co-located with the 15th International Conference on Computational and Cognitive Linguistics (TEL-2018). – С. 126.
  10. Абдуллин Е.Б., Иванов В.В. Модель глубокого обучения для двуязычной классификации тональности коротких текстов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17. № 1. С. 129–136. doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-1-129-136

Отзыв ведущей организации: Скачать

Решение диссертационного совета по результатам защиты диссертации: Принято решение о присуждении степени.

Присутствовало 18 из 22 членов диссертационного совета: Аветисян А.И., Томилин А.Н., Петренко А.К., Белеванцев А.А., Бобков С.Г., Бурдонов И.Б., Дроздов А.Ю., Евтушенко Н.В., Жданов А.А., Захаров В.Н., Карпов Л.Е., Козачок А.В., Крюков В.А., Кузнецов С.Д., Лаврищева Е.М., Позин Б.А., Семенов В.А., Серебряков В.А.

Заключение диссертационного совета: Скачать