Защита диссертации - Аветисян Карен Ишханович


Аветисян Карен Ишханович

Метод обнаружения межъязыковых заимствований в текстах

Диссертация принята к защите

Искомая степень: Кандидат технических наук.

Специальность: 2.3.5 – Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей.

Дата размещения: 03 октября 2023.
Текст диссертации: Скачать

Решение совета о принятии диссертации к защите: Диссертация принята к защите.
Автореферат: Скачать
Отзыв научного руководителя: Скачать
Дата защиты: 07 декабря 2023.

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. Razova E., Vychegzhanin S., Kotelnikov E. Does BERT look at sentiment lexicon? International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts. – Cham : Springer International Publishing, 2021. – С. 55-67.
  2. Kotelnikova A. et al. Lexicon-based methods vs. BERT for text sentiment analysis. International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts. – Cham : Springer International Publishing, 2021. – С. 71-83.
  3. 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.
  4. 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.
  5. Котельников Е. В., Прозоров Д. Е., Татаринова А. Г. Информационный поиск и анализ тональности текстовых и речевых документов. – 2019.
  6. Вычегжанин С. В., Котельников Е. В. Определение точки зрения автора текста на основе ансамблей классификаторов. Программирование. – 2019. – №. 5. – С. 10-24.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. 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.
  11. 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.
  12. Kotelnikova A., Kotelnikov E. SentiRusColl: Russian Collocation Lexicon for Sentiment Analysis. Conference on Artificial Intelligence and Natural Language. – Springer, Cham, 2019. – С. 18-32.
  13. Vychegzhanin S. V., Kotelnikov E. V. Stance detection based on ensembles of classifiers. Programming and Computer Software. – 2019. – Т. 45. – №. 5. – С. 228-240.
  14. Vychegzhanin S., Kotelnikov E. Comparison of named entity recognition tools applied to news articles. 2019 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS). – IEEE, 2019. – С. 72-77.

Отзыв оппонента: Скачать

Официальный оппонент: Чехович Юрий Викторович, кандидат физико-математических наук (01.01.09).

Место работы, должность: АО «Антиплагиат», исполнительный директор.

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Chekhovich Y. V., Khazov A. V. Analysis of duplicated publications in Russian journals. Journal of informetrics. – 2022. – Т. 16. – №. 1. – С. 101246.
  2. Bakhteev O. et al. Cross-language plagiarism detection: a case study of European universities academic works. European Conference on Academic Integrity and Plagiarism 2021. – 2021. – С. 14.
  3. Kuznetsova M. V., Bakhteev O. Y., Chekhovich Y. V. Methods of cross-lingual text reuse detection in large textual collections. Informatika I Ee Primeneniya [Informatics and Its Applications]. – 2021. – Т. 15. – №. 1. – С. 30-41.
  4. Кулешова А. В., Чехович Ю. В., Беленькая О. С. По лезвию бритвы: как самоцитирование не превратить в самоплагиат //Научный редактор и издатель. – 2019. – Т. 4. – №. 1-2. – С. 45-51.
  5. Kuleshova A. V., Chekhovich Y. V., Belenkaya O. S. Walking the razor’s edge: how to avoid self-plagiarism when you recycle your texts. Science Editor and Publisher. – 2019. – Т. 4. – №. 1-2. – С. 45-51.

Отзыв оппонента: Скачать

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный университет им.М.В.Ломоносова».

Контактные данные: 119991, Российская Федерация, Москва, Ленинские горы, д.1, +7(495)939-1000, info@rector.msu.ru, www.msu.ru

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Artemova E. et al. RuNNE-2022 shared task: recognizing nested named entities. arXiv preprint arXiv:2205.11159. – 2022.
  2. Loukachevitch N., Dobrov B. RuThes Thesaurus for Natural Language Processing. The Palgrave Handbook of Digital Russia Studies. – 2021. – С. 319-334.
  3. Tikhomirov M. M., Loukachevitch N. V., Parkhomenko E. A. Combined approach to hypernym detection for thesaurus enrichment. Computational Linguistics and Intellectual Technologies. – 2020. – С. 736-746.
  4. Bolshina A. S., Loukachevitch N. V. Generating training data for word sense disambiguation in Russian. – 2020.
  5. Nikishina I. et al. RUSSE'2020: Findings of the First Taxonomy Enrichment Task for the Russian language. arXiv preprint arXiv:2005.11176. – 2020.
  6. Tikhomirov M. et al. Using bert and augmentation in named entity recognition for cybersecurity domain. Natural Language Processing and Information Systems: 25th International Conference on Applications of Natural Language to Information Systems, NLDB 2020, Saarbrücken, Germany, June 24–26, 2020, Proceedings 25. – Springer International Publishing, 2020. – С. 16-24.
  7. Nikishina I. et al. Studying taxonomy enrichment on diachronic wordnet versions. arXiv preprint arXiv:2011.11536. – 2020.
  8. Golubev A., Loukachevitch N. Improving results on Russian sentiment datasets. Conference on artificial intelligence and natural language. – Cham : Springer International Publishing, 2020. – С. 109-121.
  9. Loukachevitch N., Gerasimova A. Linking Russian wordnet ruwordnet to wordnet. Proceedings of the 10th Global Wordnet Conference. – 2019. – С. 64-71.
  10. Tikhomirov M., Loukachevitch N., Dobrov B. Assessing theme adherence in student thesis. Computational Linguistics and Intellectual Technologies. Papers from the Annual International Conference “Dialogue. – 2019. – С. 649-661.
  11. Loukachevitch N. Corpus-based Check-up for Thesaurus. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. – 2019. – С. 5773-5779.
  12. Rusnachenko N., Loukachevitch N., Tutubalina E. Distant supervision for sentiment attitude extraction. Proceedings of the International Conference on Recent Advances inNatural Language Processing (RANLP 2019). – 2019. – С. 1022-1030.

Отзыв ведущей организации: Скачать