|
|
|
Публикации в базе данных Math-Net.Ru |
Цитирования |
|
2023 |
| 1. |
A. Rogov, N. Lukashevich, “Automatic evaluation of interpretability methods in text categorization”, Зап. научн. сем. ПОМИ, 530 (2023), 68–79  |
|
2022 |
| 2. |
Д. Ю. Турдаков, А. И. Аветисян, К. В. Архипенко, А. В. Анциферова, Д. С. Ватолин, С. С. Волков, А. В. Гасников, Д. А. Девяткин, М. Д. Дробышевский, А. П. Коваленко, М. И. Кривоносов, Н. В. Лукашевич, В. А. Малых, С. И. Николенко, И. В. Оселедец, А. И. Перминов, И. В. Соченков, М. М. Тихомиров, А. Н. Федотов, М. Ю. Хачай, “Доверенный искусственный интеллект: вызовы и перспективные решения”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 508 (2022), 13–18  ; D. Yu. Turdakov, A. I. Avetisyan, K. V. Arkhipenko, A. V. Antsiferova, D. S. Vatolin, S. S. Volkov, A. V. Gasnikov, D. A. Devyatkin, M. D. Drobyshevskiy, A. P. Kovalenko, M. I. Krivonosov, N. V. Lukashevich, V. A. Malykh, S. I. Nikolenko, I. V. Oseledets, A. I. Perminov, I. V. Sochenkov, M. M. Tihomirov, A. N. Fedotov, M. Yu. Khachay, “Trusted artificial intelligence: challenges and promising solutions”, Dokl. Math., 106:suppl. 1 (2022), S9–S13 |
1
|
| 3. |
И. Е. Калабихина, Н. В. Лукашевич, Е. П. Банин, К. В. Алибаева, “Автоматический анализ репродуктивных ценностей пользователей сети ВКонтакте”, Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 26:1 (2022), 190–195 |
| 4. |
Н. В. Лукашевич, “Автоматический анализ тональности текстов: проблемы и методы”, Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 26:1 (2022), 50–61 |
|
2021 |
| 5. |
И. В. Денисов, И. С. Рожков, Н. В. Лукашевич, “NEREL: Набор данных на русском языке с вложенными именованными сущностями и отношениями”, Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 25:4 (2021), 243–249 |
| 6. |
И. Е. Калабихина, Н. В. Лукашевич, Е. П. Банин, К. В. Алибаева, С. М. Ребрей, “Автоматическое извлечение мнений пользователей социальных сетей по вопросам репродуктивного поведения”, Программные системы: теория и приложения, 12:4 (2021), 33–63 |
2
|
| 7. |
А. С. Большина, Н. В. Лукашевич, “Разрешение неоднозначности на основе псевдоаннотированной коллекции”, Труды ИСП РАН, 33:6 (2021), 193–204 |
1
|
|
2017 |
| 8. |
Н. Л. Русначенко, Н. В. Лукашевич, “Методы интеграции лексиконов в машинное обучение для систем анализа тональности”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2017, № 2, 78–89 |
|
2015 |
| 9. |
Н. В. Лукашевич, И. И. Четверкин, “Комбинирование тезаурусных и корпусных знаний для извлечения оценочных слов”, Системы и средства информ., 25:1 (2015), 20–33 |
2
|
| 10. |
М. А. Нокель, Н. В. Лукашевич, “Тематические модели: добавление биграмм и учет сходства между униграммами и биграммами”, Выч. мет. программирование, 16:2 (2015), 215–234 |
1
|
|
2014 |
| 11. |
Н. В. Лукашевич, И. И. Четвёркин, “Открытое тестирование систем анализа тональности на материале русского языка”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2014, № 1, 25–33 ; N. V. Lukashevich, I. I. Chetviorkin, “Open evaluating sentiment analysis systems in Russian”, Scientific and Technical Information Processing, 41:6 (2014), 370–376 |
3
|
|
2013 |
| 12. |
Н. В. Лукашевич, И. И. Четвёркин, “Построение модели для извлечения оценочной лексики в различных предметных областях”, Модел. и анализ информ. систем, 20:2 (2013), 70–79 |
|
2011 |
| 13. |
А. А. Алексеев, Н. В. Лукашевич, “Автоматическое извлечение сущностей на основе структуры новостного кластера”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2011, № 4, 51–59 |
| 14. |
Н. В. Лукашевич, И. И. Четвёркин, “Извлечение и использование оценочных слов в задаче классификации
отзывов на три класса”, Выч. мет. программирование, 12:4 (2011), 73–81 |
|
2010 |
| 15. |
Н. В. Лукашевич, Ю. М. Логачев, “Комбинирование признаков для автоматического извлечения терминов”, Выч. мет. программирование, 11:4 (2010), 108–116 |
2
|
|
2008 |
| 16. |
М. С. Агеев, Б. В. Добров, Н. В. Лукашевич, “Автоматическая рубрикация текстов: методы и проблемы”, Учён. зап. Казан. гос. ун-та. Сер. Физ.-матем. науки, 150:4 (2008), 25–40 |
6
|
|
2007 |
| 17. |
Б. В. Добров, Н. В. Лукашевич, “Лингвистическая онтология по естественным наукам и технологиям для приложений в сфере информационного поиска”, Учён. зап. Казан. гос. ун-та. Сер. Физ.-матем. науки, 149:2 (2007), 49–72 |
4
|
|
Обратная связь: