Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1137218), страница 22

Файл №1137218 Диссертация (Методы и алгоритмы обработки текстовых данных на основе графовых дискурсивных моделей) 22 страницаДиссертация (1137218) страница 222019-05-20СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 22)

–INCOMA Ltd., Shoumen, Bulgaria. – 2013. – P. 285–294.44. Galitsky, B. A., Ilvovsky, D., Kuznetsov, S. O., Strok, F. FindingMaximal Common Sub-parse Thickets for Multi-sentence Search.Graph Structures for Knowledge Representation and Reasoning.Springer. – 2014. – P. 39-57.45. Galitsky, B., Ilvovsky, D. A., Kuznetsov, S. O., Strok, F. V.

Parsethicket representations of text paragraphs. Компьютерная лингвистикаи интеллектуальные технологии: По материалам ежегоднойМеждународной конференции «Диалог» В 2-х т. Т. 1: Основнаяпрограмма конференции. Вып. 12 (19). М.: РГГУ, 2013. C. 134-145.46. Ilvovsky, D. Going beyond sentences when applying tree kernels.Proceedings of the Student Research Workshop.‒ ACL 2014.‒ P. 5663.47. Galitsky B., Ilvovsky D., Kuznetsov S. Rhetoric map of an answer tocompound queries.‒ ACL-IJCNLP 2015 - 53rd Annual Meeting of theAssociation for Computational Linguistics and the 7th InternationalJoint Conference on Natural Language Processing of the AsianFederation of Natural Language Processing, Proceedings of theConference.

Vol. 2: Short papers. Beijing: 2015. P. 681-686.48. Galitsky B., Ilvovsky D., Kuznetsov S. O. Text Classification intoAbstract Classes Based on Discourse Structure. Proceedings of theRecent Advances in Natural Language Processing, RANLP 2015.Hissar: 2015. P.

201-207.15549. Galitsky B., Ilvovsky D., Kuznetsov S. Text integrity assessment:Sentiment profile vs rhetoric structure. Computational Linguistics andIntelligent Text Processing. 16th International Conference, CICLing2015, Cairo, Egypt, April 14-20, 2015, Proceedings, Part II. Vol. 9042.Springer International Publishing, 2015. P. 126-139.50. Mahalova T. N., Ilvovsky D., Galitsky B. Pattern structures for newsclustering. Proceedings of the International Workshop "What can FCAdo for Artificial Intelligence?" (FCA4AI at IJCAI 2015).

Buenos Aires:2015. Ch. 5. P. 35-42.51. Strok F. V., Galitsky B., Ilvovsky D. Pattern Structure Projections forLearning Discourse Structures. Artificial Intelligence: Methodology,Systems, and Applications 16th International Conference, AIMSA2014, Varna, Bulgaria, September 11-13, 2014. Proceedings. Vol. 8722.L., NY, Dordrecht, Heidelberg, Springer, 2014. P. 254-260.52.

Galitsky, B., Ilvovsky, D. A., Chernyak, E.L., Kuznetsov S. O. Styleand Genre Classification by Means of Deep Textual Parsing.Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: Поматериалам ежегодной Международной конференции «Диалог».М.: РГГУ, 2016. C. 171-181.53. Bhasker, B., Srikumar, K. Recommender Systems in E-Commerce.CUP. – 2010.54.

Thorsten, H., Marchand, A., Marx, P. Can Automated GroupRecommender Systems Help Consumers Make Better Choices? Journalof Marketing. – 2012. – Vol. 76 (5). – P. 89–109.55. Montaner, M., Lopez, B., de la Rosa, J. L. A Taxonomy ofRecommender Agents on the Internet. Artificial Intelligence Review.

–2003. – Vol. 19 (4). – P. 285–330.15656. Taylor, A., Marcus, M., Santorini, B. The Penn treebank: an overview.Springer Netherlands. – Treebanks. – 2003. – P. 5-22.57. Chomsky, N. Three models for the description of language. InformationTheory. – IEEE Transactions. – Vol. 2 (3). – 1956 – P. 113–124.58. Punyakanok, V., Roth, D., Yih W.

The Necessity of Syntactic Parsingfor Semantic Role Labeling // IJCAI-05. – 2005.59. Domingos, P., Poon, H. Unsupervised Semantic Parsing. Proceedingsof the 2009 Conference on Empirical Methods in Natural LanguageProcessing. – 2009. – Singapore, ACL.60. Abney, S. Parsing by Chunks.

Principle-Based Parsing. KluwerAcademic Publishers. – 1991. – P. 257–278.61. Galitsky,B.,RepresentationsUsikov,forD.,Kuznetsov,AnsweringS.O.Multi-sentenceParseThicketquestions.20thInternational Conference on Conceptual Structures, ICCS 2013. – 2013.62. Mill, J.S. A system of logic, ratiocinative and inductive. – London,1843.63.

Finn, V.K. On the synthesis of cognitive procedures and the problem ofinduction. NTI. Series 2. – 1999. – № 1–2. – P. 8–45.64. Mitchell, T. Machine Learning. McGraw Hill. – 1997.65. Furukawa, K. From Deduction to Induction: Logical Perspective. TheLogic Programming Paradigm / еds. K. R. Apt, V. W.

Marek, M.Truszczynski, D. S. Warren. – Springer, 1998.66. Fukunaga, K. Introduction to statistical pattern recognition. AcademicPress Professional Inc. – San Diego, CA, 1990.15767. Jurafsky, D., Martin, J. Speech and Language Processing: AnIntroductiontoNaturalLanguageProcessing,ComputationalLinguistics, and Speech Recognition. – 2008.68. Byun, H., Lee, S. Applications of Support Vector Machines for PatternRecognition: A Survey. Proceedings of the First InternationalWorkshop on Pattern Recognition with Support Vector Machines (SVM'02), Seong-Whan Lee and Alessandro Verri (Eds.). – 2002. – SpringerVerlag.

London, UK. – P. 213–236.69. Manning, C., Schütze, H. Foundations of Statistical Natural LanguageProcessing. MIT Press. – 1999. – Cambridge, MA.70. Robinson, J.A. A machine-oriented logic based on the resolutionprinciple. Journal of the Association for Computing Machinery. – 1965.– Vol. 12. – P.

23–41.71. Plotkin, G.D. A note on inductive generalization. B. Meltzer and D.Michie (Eds.). Machine Intelligence. – 1970. – Vol. 5. Elsevier NorthHolland, New York. – P. 153–163.72. Galitsky, B., Kuznetsov, S.O. Learning communicative actions ofconflicting human agents. J. Exp. Theor. Artif. Intell. – 2008. – Vol.20(4). – P. 277–317.73. Galitsky B., de la Rosa, J., Dobrocsi, G. Inferring the semanticproperties of sentences by mining syntactic parse trees. Data &Knowledge Engineering.

– 2012. – Vol. 81–82. – P. 21–45.74. Mann, W., Thompson, S. Rhetorical Structure Theory: Toward aFunctional Theory of Text Organization. Text. 8(3). – 1988. – P. 243–281.75. Mann, W., Matthiessen, C., Thompson, S. Rhetorical Structure Theoryand Text Analysis. Discourse Description: Diverse linguistic analyses158of a fund-raising text / ed. by W.

C. Mann and S. A. Thompson. –Amsterdam. – 1992. – P. 39–78.76. Collins, M., Duffy, N. Convolution kernels for natural language.Proceedings of NIPS. – 2002. – P. 625–632.77. Lee, H., Chang, A., Peirsman, Y., Chambers, N., Surdeanu, M.,Jurafsky, D. Deterministic coreference resolution based on entitycentric, precision-ranked rules. Computational Linguistics. – 2013.78. Zelenko, D., Aone, C., Richardella, A. Kernel methods for relationextraction.

JMLR. – 2003.79. Zhang, M., Che, W., Zhou, G., Aw, A., Tan, C., Liu, T., Li, S. Semanticrole labeling using a grammar-driven convolution tree kernel. IEEEtransactions on audio, speech, and language processing. – 2008. – Vol.16 (7). – P. 1315–1329.80. Zhang, M., Zhang, H., Li, H., Convolution Kernel over Packed ParseForest. ACL-2010. 2010.81. Vapnik, V.

The Nature of Statistical Learning Theory. – SpringerVerlag. – 1995.82. Searle, J. Speech acts: An essay in the philosophy of language. –Cambridge: Cambridge University. – 1969.83. Marcu, D. From Discourse Structures to Text Summaries. Proceedingsof ACL Workshop on Intelligent Scalable Text Summarization / eds. I.Mani and M. Maybury.

– Madrid, 1997. – P. 82–88.84. Hardmeier, C. Discourse in statistical machine translation. – 2014.85. Joty, S., Nakov, P. DiscoTK: Using discourse structure for machinetranslation evaluation. Proceedings of the Ninth Workshop onStatistical Machine Translation. – 2014.15986. Webber B., Egg M., Kordoni V. Discourse structure and languagetechnology //Natural Language Engineering. – 2012.

– Т. 18. – №. 04. –С. 437-490.87. Feng, V. W., Hirst, G. Patterns of local discourse coherence as a featurefor authorship attribution. Literary and Linguistic Computing. – 2014. –Т. 29. – №. 2. – С. 191-198.88. Joyce, Y., Rong, J. Discourse structure for context question answering.HLT-NAACL 2004: Workshop on Pragmatics of Question Answering,pages 23–30.

– 2004.89. Verberne, S., Boves, L., Oostdijk, N., Coppen, P. Evaluating discoursebased answer extraction for why-question answering. Proceedings ofthe 30th annual international ACM SIGIR conference on Research anddevelopment in information retrieval, pages 735–736.

ACM. – 2007.90. Ganter, B., Kuznetsov, S. O. Pattern Structures and Their Projections,ICCS '01. – 2001. – P. 129–142.91. Kann, V. On the Approximability of the Maximum Common SubgraphProblem. In (STACS '92) / еds. Alain Finkel and Matthias Jantzen. –1992. – Springer-Verlag, London, UK. – P. 377–388.92.

Sun, J., Zhang, M., Lim Tan, C. Tree Sequence Kernel for NaturalLanguage. AAAI-25. – 2011.93. Dean, J. Challenges in Building Large-Scale Information RetrievalSystems.URL:research.google.com/people/jeff/WSDM09-keynote.pdf.94. Galitsky, B. Machine Learning of Syntactic Parse Trees for Search andClassification of Text. Engineering Application of AI. URL:http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2012.09.017.16095. Kottmann, J., Ingersoll, G., Kosin, J., Galitsky, B.

Характеристики

Список файлов диссертации

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6418
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее