Участник:Katya - История изменений

Katya в 09:45, 8 ноября 2016

2016-11-08T09:45:24Z

← Предыдущая версия		Версия от 09:45, 8 ноября 2016
Строка 17:		Строка 17:
	# Иерархическая классификация на данных Яндекс.Категоризатора		# Иерархическая классификация на данных Яндекс.Категоризатора
	# Извлечение социальных сетей из новостей / художественной литературы и их визуализация		# Извлечение социальных сетей из новостей / художественной литературы и их визуализация
			# ПриВедЕНие теКСТа К прАвиЛЬноМу реГистРУ

Katya в 09:50, 23 сентября 2016

2016-09-23T09:50:26Z

← Предыдущая версия		Версия от 09:50, 23 сентября 2016
Строка 6:		Строка 6:
	# Извлечение сюжетов (как развивается новостной сюжет, например, какие события связаны с Сирийским конфликтом)		# Извлечение сюжетов (как развивается новостной сюжет, например, какие события связаны с Сирийским конфликтом)
	# Извлечение темпоральных ассоциативных правил (например, как упоминание нового назначения омбудсмена вчера связано с упоминанием телегонии сегодня)		# Извлечение темпоральных ассоциативных правил (например, как упоминание нового назначения омбудсмена вчера связано с упоминанием телегонии сегодня)
	# Анализ изменений отношения к какому-то товару со временем (например, почему оценки на Кинопоиске со временем ~~становтся~~ ниже, можно ли найти какие-то причины этому в текстах отзывов)		# Анализ изменений отношения к какому-то товару со временем (например, почему оценки на Кинопоиске со временем становятся ниже, можно ли найти какие-то причины этому в текстах отзывов)
	# Визуализация (например, построить облако тегов и мультфильм про его изменение в динамике)		# Визуализация (например, построить облако тегов и мультфильм про его изменение в динамике)
	# Извлечение трендов из научных публикаций (о чем пишут современные исследователи, о чем писали 5 лет назад и сейчас уже забыли, можно ли предсказать, что будет популярно в ближайшие пять лет?).		# Извлечение трендов из научных публикаций (о чем пишут современные исследователи, о чем писали 5 лет назад и сейчас уже забыли, можно ли предсказать, что будет популярно в ближайшие пять лет?).

Katya в 09:48, 23 сентября 2016

2016-09-23T09:48:49Z

← Предыдущая версия		Версия от 09:48, 23 сентября 2016
Строка 8:		Строка 8:
	# Анализ изменений отношения к какому-то товару со временем (например, почему оценки на Кинопоиске со временем становтся ниже, можно ли найти какие-то причины этому в текстах отзывов)		# Анализ изменений отношения к какому-то товару со временем (например, почему оценки на Кинопоиске со временем становтся ниже, можно ли найти какие-то причины этому в текстах отзывов)
	# Визуализация (например, построить облако тегов и мультфильм про его изменение в динамике)		# Визуализация (например, построить облако тегов и мультфильм про его изменение в динамике)
	# Извлечение трендов из научных публикаций (о чем пишут современные исследователи, о чем писали 5 лет назад и сейчас уже забыли, ~~Можно~~ ли предсказать, что будет популярно в ближайшие пять лет?).		# Извлечение трендов из научных публикаций (о чем пишут современные исследователи, о чем писали 5 лет назад и сейчас уже забыли, можно ли предсказать, что будет популярно в ближайшие пять лет?).
	* использование строковых структур для анализа текстов. В основном для анализа тексты разбивают на слова, пары слов или последовательности символов фиксированной длины (например, пятерки символов). Мне кажется, что можно было бы ослабить ограничение на длину последовательности и использовать сууфиксные или префиксные деревья для того, чтобы выбирать длину символьной последовательности автоматически. Подобный метод был бы полезен для тех задач, где конечный результат не имеет текстового представления, например в задачах		* использование строковых структур для анализа текстов. В основном для анализа тексты разбивают на слова, пары слов или последовательности символов фиксированной длины (например, пятерки символов). Мне кажется, что можно было бы ослабить ограничение на длину последовательности и использовать сууфиксные или префиксные деревья для того, чтобы выбирать длину символьной последовательности автоматически. Подобный метод был бы полезен для тех задач, где конечный результат не имеет текстового представления, например в задачах
	# кластеризации текстов (конечный результат - кластеры и неважно, какое представление текста было использовано)		# кластеризации текстов (конечный результат - кластеры и неважно, какое представление текста было использовано)

Katya в 09:48, 23 сентября 2016

2016-09-23T09:48:26Z

← Предыдущая версия		Версия от 09:48, 23 сентября 2016
Строка 16:		Строка 16:
	# Использование сверточных сетей для извлечения фактов (см. соревнование Диалога 2016 года)		# Использование сверточных сетей для извлечения фактов (см. соревнование Диалога 2016 года)
	# Иерархическая классификация на данных Яндекс.Категоризатора		# Иерархическая классификация на данных Яндекс.Категоризатора
			# Извлечение социальных сетей из новостей / художественной литературы и их визуализация

Katya в 13:40, 13 сентября 2016

2016-09-13T13:40:16Z

← Предыдущая версия		Версия от 13:40, 13 сентября 2016
Строка 8:		Строка 8:
	# Анализ изменений отношения к какому-то товару со временем (например, почему оценки на Кинопоиске со временем становтся ниже, можно ли найти какие-то причины этому в текстах отзывов)		# Анализ изменений отношения к какому-то товару со временем (например, почему оценки на Кинопоиске со временем становтся ниже, можно ли найти какие-то причины этому в текстах отзывов)
	# Визуализация (например, построить облако тегов и мультфильм про его изменение в динамике)		# Визуализация (например, построить облако тегов и мультфильм про его изменение в динамике)
	# Извлечение трендов из научных публикаций (о чем пишут современные исследователи, О чем писали 5 лет назад и сейчас уже забыли, Можно ли предсказать, что будет популярно в ближайшие пять лет?).		# Извлечение трендов из научных публикаций (о чем пишут современные исследователи, о чем писали 5 лет назад и сейчас уже забыли, Можно ли предсказать, что будет популярно в ближайшие пять лет?).
	* использование строковых структур для анализа текстов. В основном для анализа тексты разбивают на слова, пары слов или последовательности символов фиксированной длины (например, пятерки символов). Мне кажется, что можно было бы ослабить ограничение на длину последовательности и использовать сууфиксные или префиксные деревья для того, чтобы выбирать длину символьной последовательности автоматически. Подобный метод был бы полезен для тех задач, где конечный результат не имеет текстового представления, например в задачах		* использование строковых структур для анализа текстов. В основном для анализа тексты разбивают на слова, пары слов или последовательности символов фиксированной длины (например, пятерки символов). Мне кажется, что можно было бы ослабить ограничение на длину последовательности и использовать сууфиксные или префиксные деревья для того, чтобы выбирать длину символьной последовательности автоматически. Подобный метод был бы полезен для тех задач, где конечный результат не имеет текстового представления, например в задачах
	# кластеризации текстов (конечный результат - кластеры и неважно, какое представление текста было использовано)		# кластеризации текстов (конечный результат - кластеры и неважно, какое представление текста было использовано)

Katya в 13:38, 13 сентября 2016

2016-09-13T13:38:48Z

← Предыдущая версия		Версия от 13:38, 13 сентября 2016
Строка 5:		Строка 5:
	* анализ темпоральных текстовых данных. Речь идет о текстовых данных общего происхождения (новостных лентах, отзывов на какие-то продукты, твиттах, блогах), публикуемых достаточно долгое время. В этом направлении существуют следующие задачи:		* анализ темпоральных текстовых данных. Речь идет о текстовых данных общего происхождения (новостных лентах, отзывов на какие-то продукты, твиттах, блогах), публикуемых достаточно долгое время. В этом направлении существуют следующие задачи:
	# Извлечение сюжетов (как развивается новостной сюжет, например, какие события связаны с Сирийским конфликтом)		# Извлечение сюжетов (как развивается новостной сюжет, например, какие события связаны с Сирийским конфликтом)
	# Извлечение темпоральных ассоциативных правил (например, как упоминание нового назначения омбудсмена вчера связано с ~~умоминанием~~ телегонии сегодня)		# Извлечение темпоральных ассоциативных правил (например, как упоминание нового назначения омбудсмена вчера связано с упоминанием телегонии сегодня)
	# Анализ изменений отношения к какому-то товару со временем (например, почему оценки на Кинопоиске со временем становтся ниже, можно ли найти какие-то причины этому в текстах отзывов)		# Анализ изменений отношения к какому-то товару со временем (например, почему оценки на Кинопоиске со временем становтся ниже, можно ли найти какие-то причины этому в текстах отзывов)
	# Визуализация (например, построить облако тегов и мультфильм про его изменение в динамике)		# Визуализация (например, построить облако тегов и мультфильм про его изменение в динамике)

Katya в 13:37, 13 сентября 2016

2016-09-13T13:37:32Z

← Предыдущая версия		Версия от 13:37, 13 сентября 2016
Строка 13:		Строка 13:
	# тематической классификации		# тематической классификации
	# классификации по жанрам		# классификации по жанрам
	* некоторые стандартные задачи и не совсем стандратные способы их решения (список пополняется):		* некоторые стандартные задачи и не совсем стандратные способы их решения или источники данных (список пополняется):
	# Использование сверточных сетей для извлечения фактов (см. соревнование Диалога 2016 года)		# Использование сверточных сетей для извлечения фактов (см. соревнование Диалога 2016 года)
			# Иерархическая классификация на данных Яндекс.Категоризатора

Katya в 13:35, 13 сентября 2016

2016-09-13T13:35:22Z

← Предыдущая версия		Версия от 13:35, 13 сентября 2016
Строка 1:		Строка 1:
	Моя страничка на сайте ВШЭ: [http://www.hse.ru/org/persons/14305157 Екатерина Черняк].		Моя страничка на сайте ВШЭ: [http://www.hse.ru/org/persons/14305157 Екатерина Черняк].

			Меня интересуют исследования в области автоматической обработки текстов (natural language processing). В 2016/17 уч. году мне хотелось бы предложить темы, связанные со следующими направлениями:

			* анализ темпоральных текстовых данных. Речь идет о текстовых данных общего происхождения (новостных лентах, отзывов на какие-то продукты, твиттах, блогах), публикуемых достаточно долгое время. В этом направлении существуют следующие задачи:
			# Извлечение сюжетов (как развивается новостной сюжет, например, какие события связаны с Сирийским конфликтом)
			# Извлечение темпоральных ассоциативных правил (например, как упоминание нового назначения омбудсмена вчера связано с умоминанием телегонии сегодня)
			# Анализ изменений отношения к какому-то товару со временем (например, почему оценки на Кинопоиске со временем становтся ниже, можно ли найти какие-то причины этому в текстах отзывов)
			# Визуализация (например, построить облако тегов и мультфильм про его изменение в динамике)
			# Извлечение трендов из научных публикаций (о чем пишут современные исследователи, О чем писали 5 лет назад и сейчас уже забыли, Можно ли предсказать, что будет популярно в ближайшие пять лет?).
			* использование строковых структур для анализа текстов. В основном для анализа тексты разбивают на слова, пары слов или последовательности символов фиксированной длины (например, пятерки символов). Мне кажется, что можно было бы ослабить ограничение на длину последовательности и использовать сууфиксные или префиксные деревья для того, чтобы выбирать длину символьной последовательности автоматически. Подобный метод был бы полезен для тех задач, где конечный результат не имеет текстового представления, например в задачах
			# кластеризации текстов (конечный результат - кластеры и неважно, какое представление текста было использовано)
			# тематической классификации
			# классификации по жанрам
			* некоторые стандартные задачи и не совсем стандратные способы их решения (список пополняется):
			# Использование сверточных сетей для извлечения фактов (см. соревнование Диалога 2016 года)

Katya в 13:15, 13 сентября 2016

2016-09-13T13:15:27Z

← Предыдущая версия		Версия от 13:15, 13 сентября 2016
Строка 1:		Строка 1:
	[http://www.hse.ru/org/persons/14305157 Екатерина Черняк]		Моя страничка на сайте ВШЭ: [http://www.hse.ru/org/persons/14305157 Екатерина Черняк].

Katya: Новая страница: «[http://www.hse.ru/org/persons/14305157 Екатерина Черняк]»

2014-12-03T21:34:57Z

Новая страница: «[http://www.hse.ru/org/persons/14305157 Екатерина Черняк]»

Новая страница

[http://www.hse.ru/org/persons/14305157 Екатерина Черняк]