brand

Защита диссертации - Гукасян Цолак Гукасович


Новости

07 Декабря, 2024 Прощание с академиком Е.П. Велиховым
06 Декабря, 2024 Опрос Министерства науки и высшего образования Российской Федерации
24 Сентября, 2024 Приглашаем принять участие в Открытой конференции ИСП РАН

Гукасян Цолак Гукасович

Методы и программные средства для выявления заимствований в текстах на армянском языке

Диссертация защищена

Искомая степень: Кандидат технических наук.

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

Дата размещения: 23 марта 2021.
Текст диссертации: Скачать

Решение совета о принятии диссертации к защите: Диссертация принята к защите.
Автореферат: Скачать
Отзыв научного руководителя: Скачать
Дата защиты: 25 мая 2021.

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

Место работы, должность: Федеральное государственное учреждение «Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук», заведующий отделом Вычислительного центра им.А.А.Дородницына Российской академии наук.

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. 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.
  2. Беленькая О.С., Чехович Ю.В. Анализ локальных актов российских вузов, регламентирующих обнаружение заимствований в выпускных квалификационных работах //Педагогическая информатика. 2018. № 2. С. 17-28.
  3. ADAPTIVE TRAFFIC LIGHT CONTROL ON HIGHWAY ENTRANCES. Alekseenko A., Kholodov A., Kholodov Y., Chekhovich Y., Starozhilets V. IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings, ITSC. 20. Сер. "2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems, ITSC 2017" 2018. С. 1-6.
  4. Бахтеев, О. Ю., Кузнецова, М. В., Романов, А. В., Чехович, Ю. В. (2017). Об одном методе детектирования искусственных и ненаучных текстов в обширной коллекции документов. Электронные библиотеки, 20(5), 298-304.
  5. ОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГРУПП АВТОМОБИЛЬНО-ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ. Старожилец В.М., Чехович Ю.В. Машинное обучение и анализ данных. 2017. Т. 3. № 3. С. 193-202.
  6. ANALYSIS OF HETEROGENEITY OF TRANSPORT FLOWS. Molybog I.O., Chehovich Y.V. Advances in Systems Science and Applications. 2017. Т. 17. № 3 Special issue. С. 9-21.

Отзыв оппонента: Скачать

Официальный оппонент: Лукашевич Наталья Валентиновна, доктор технических наук (05.13.17).

Место работы, должность: Научно-исследовательский вычислительный центр МГУ имени М.В. Ломоносова, ведущий научный сотрудник лаборатории анализа информационных ресурсов.

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Solovyev V., Loukachevitch N. Comparing Similarity of Words Based on Psychosemantic Experiment and RuWordNet //South African Centre for Digital Language Resources (SADiLaR) Potchefstroom, South Africa. – 2021. – С. 199.
  2. Loukachevitch N., Dobrov B. RuThes Thesaurus for Natural Language Processing //The Palgrave Handbook of Digital Russia Studies. – Palgrave Macmillan, Cham, 2020. – С. 319-334.
  3. Loukachevitch N. Automatic Sentiment Analysis of Texts: The Case of Russian //The Palgrave Handbook of Digital Russia Studies. – Palgrave Macmillan, Cham, 2020. – С. 501-516.
  4. Bayrasheva, V. R., and N. V. Loukachevitch. "Verification of lexic ontologies by the method of using semantic proximity of words calculated by large corpus of texts." Journal of Physics: Conference Series. Vol. 1680. No. 1. IOP Publishing, 2020.
  5. Bolshina, Angelina, and Natalia Loukachevitch. "Automatic Labelling of Genre-Specific Collections for Word Sense Disambiguation in Russian." Russian Conference on Artificial Intelligence. Springer, Cham, 2020.
  6. Tikhomirov, M. M., N. V. Loukachevitch, and B. V. Dobrov. "Recognizing Named Entities in Specific Domain." Lobachevskii Journal of Mathematics 41.8 (2020): 1591-1602.
  7. Tikhomirov, M., Loukachevitch, N., Sirotina, A., & Dobrov, B. (2020, June). Using bert and augmentation in named entity recognition for cybersecurity domain. In International Conference on Applications of Natural Language to Information Systems (pp. 16-24). Springer, Cham.
  8. Sirotina, Anastasiia, and Natalia Loukachevitch. "Named entity recognition in information security domain for Russian." Proceedings of the International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP 2019). 2019.
  9. Rusnachenko, Nicolay, and Natalia Loukachevitch. "Using convolutional neural networks for sentiment attitude extraction from analytical texts." EPiC Series in Language and Linguistics 4 (2019): 1-10.
  10. Rusnachenko, Nicolay, and Natalia Loukachevitch. "Neural network approach for extracting aggregated opinions from analytical articles." International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. Springer, Cham, 2018.
  11. Loukachevitch, Natalia, and Ekaterina Parkhomenko. "Recognition of multiword expressions using word embeddings." Russian Conference on Artificial Intelligence. Springer, Cham, 2018.

Отзыв оппонента: Скачать

Ведущая организация: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Казанский (Приволжский) федеральный университет».

Контактные данные: 420008, Россия, Республика Татарстан, г. Казань, ул. Кремлевская, д.18., +7(843)233-71-09, public.mail@kpfu.ru, https://kpfu.ru/

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Miftahutdinov Z, Alimova I, Tutubalina E., On biomedical named entity recognition: Experiments in interlingual transfer for clinical and social media texts//Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). - 2020. - Vol.12036 LNCS, Is.. - P.281-288.
  2. Soloviev, V., Gimaletdinova, G., Khalitova, L., Usmanova, L. Expert Assessment of Synonymic Rows in RuWordNet // Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST'2019). CCIS, vol. 1086. (2020). Pр. 174-183.
  3. Solovyev V, Solnyshkina M, Ivanov V, Computing syntactic parameters for automated text complexity assessment//CEUR Workshop Proceedings. - 2019. - Vol.2475, Is.. - P.62-71.
  4. Rusnachenko N, Loukachevitch N, Tutubalina E., Distant supervision for sentiment attitude extraction//International Conference Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP. - 2019. - Vol.2019-September, Is.. - P.1022-1030.
  5. Khasianov, A., Alimova, I., Marchenko, A., Nurhambetova, G., Tutubalina, E., Zuev, D. Lawyer's Intellectual Tool for Analysis of Legal Documents in Russian//Proceedings - 2018 International Conference on Artificial Intelligence: Applications and Innovations, IC-AIAI 2018. - 2019. - Vol., Is.. - P.42-46.
  6. Nugmanov R., Tutubalina E., Miftahutdinov Z., Exploring semantic analysis of biomedical texts for identification of drugs with similar therapeutic effects//EUROPEAN JOURNAL OF CLINICAL INVESTIGATION. - 2018. - Vol.48, Is.. - P.217-217.
  7. Miftahutdinov Z, Tutubalina E., Leveraging deep neural networks and semantic similarity measures for medical concept normalisation in user reviews//Komp'juternaja Lingvistika i Intellektual'nye Tehnologii. - 2018. - Vol.2018-May, Is.17. - P.469-489.
  8. Елизаров А.М., Кириллович А.В., Липачев Е.К., Невзорова О.А., Шакирова Л.Р. Семантические технологии в математическом образовании: онтологии и открытые связанные данные // Ученые записки ИСГЗ, 2018. №1. С. 222–227.
  9. Иванов В. Лингвистика третьего тысячелетия: Вопросы к будущему. – Litres, 2017.
  10. Miftahutdinov Z.Sh, Tutubalina E.V, Tropsha A.E., Identifying disease-related expressions in reviews using conditional random fields//Komp'juternaja Lingvistika i Intellektual'nye Tehnologii. - 2017. - Vol.1, Is.16. - P.155-166.
  11. Zuev D.S, Marchenko A.A, Khasiannov A.F., Text mining tools in legal documents//CEUR Workshop Proceedings. - 2017. - Vol.2022, Is.. - P.214-218.
  12. Tutubalina E.V, Miftahutdinov Z.S, Nugmanov R.I, Using semantic analysis of texts for the identification of drugs with similar therapeutic effects//Russian Chemical Bulletin. - 2017. - Vol.66, Is.11. - P.2180-2189.
  13. Miftahutdinov Zulfat, Tutubalina Elena, End-to-End Deep Framework for Disease Named Entity Recognition Using Social Media Data//2017 IEEE 30TH NEUMANN COLLOQUIUM (NC). - 2017. - Vol., Is.. - P.47-52.
  14. Tutubalina E., Mining complaints to improve a product: A study about problem phrase extraction from user reviews//WSDM 2016 - Proceedings of the 9th ACM International Conference on Web Search and Data Mining. - 2016. - Vol., Is.. - P.699-.
  15. Елизаров, Александр Михайлович, Евгений Константинович Липачёв, and Шамиль Махмутович Хайдаров. "Программный комплекс выделения метаданных из коллекций физико-математических документов, представленных в формате OpenXML." (2016).

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., Зеленов С.В., Белеванцев А.А., 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., Шнитман В.З.

Заключение диссертационного совета: Скачать