Аннотация:

Предложен подход к прогнозированию показателя качества распознавания речи Word Error Rate (WER) на основе акустических характеристик сигнала и вычисления перплексии языковых моделей. Предлагаемый метод включает в себя создание разнообразных наборов аудиоданных путем применения различных типов акустических искажений к чистым речевым образцам на различных уровнях качества и разборчивости. В отличие от предыдущих работ, извлекается и анализируется полный набор речевых признаков: прогнозирование значения отношения сигнал/шум (signal-to-noise ratio, SNR), нейросетевые метрики качества звука (NISQA и др.), метрики уверенности модели распознавания речи, а также перплексия текста гипотезы ASR по языковой модели в качестве дополнительного признака для обучения единой модели прогнозирования WER.

Проведены эксперименты с использованием современных архитектур распознавания речи для демонстрации эффективности предлагаемого метода в прогнозировании WER в различных акустических условиях. Показано, что включение перплексии существенно повышает качество прогноза WER, в частности для данных, где акустические признаки слабо коррелируют с ошибками распознавания. Результаты применимы для автоматической оценки ожидаемого качества распознавания речи и фильтрации аудиовходов.

Аннотация:

Описана разработка на основе методов машинного обучения приложения для автоматического аннотирования веб-страниц по стандарту Microdata с возможностью расширения для других стандартов и с внедрением данных в JSX-файлы. Собраны и подготовлены датасеты для обучения моделей Machine Learning (ML). Собраны и проанализированы метрики модели ML.

Аннотация:

Рассмотрены актуальные проблемы наукометрии, возникающие на фоне роста публикационной активности и широкого внедрения технологий генеративного искусственного интеллекта. Проанализирован существующий наукометрический инструментарий анализа научной деятельности, подразделяемый на количественные метрики и методы картографирования науки (анализ сетей цитирований, академическая генеалогия, семантический анализ и др.). Сделана попытка преодоления ограничений традиционного цитатного анализа, таких как «семантическая слепота» и уязвимость к манипуляциям. В качестве возможного решения предложена концептуальная модель, в которой единицей анализа выступает не публикация в целом, а отдельное «ключевое утверждение». Такой подход предполагает фиксацию не только содержания тезиса, но и его типа, области релевантности и характера связей с другими утверждениями (подтверждение, опровержение, уточнение, обобщение и т. д.). В контексте данного подхода предложены принципы расчета модифицированных наукометрических метрик.

Представлены результаты апробации предложенной модели на массиве из 728 статей журнала «Информатика и образование» (2016–2025 гг.). С использованием больших языковых моделей проведен анализ, результаты которого показали, что ретроспективное извлечение утверждений сталкивается с трудностями, связанными со сложившейся культурой научной коммуникации; поэтому отмечено преимущество самостоятельного формулирования ключевых утверждений (как особого типа метаданных) непосредственно авторами публикаций. Намечены возможные пути развития концепции «эмбеддинг-пространства знаний», которая в перспективе могла бы дополнить существующие подходы анализа динамики развития научных идей и теорий.

Аннотация:

Из года в год возрастает объем мирового рынка больших данных. Их анализ является неотъемлемой частью для принятия немедленных и надежных решений. Технологии больших данных ведут к значительному снижению стоимости за счет использования облачных сервисов, распределенных файловых систем, когда возникает потребность в хранении больших объемов информации. Их аналитика неразрывно связана с понятием качества данных, что особенно важно, если они имеют определенный срок хранения – метрику устаревания – и мигрируют из одного источника в другой, увеличивая риск потери данных. Предупреждение негативных последствий достигается за счет процесса сверки данных – комплексной проверки больших объемов информации с целью подтверждения их согласованности.

В статье рассмотрены вероятностные структуры данных, которые могут быть использованы для решения задачи, а также предложена реализация – модуль проверки целостности данных с использованием фильтра Блума с подсчетом. Данный модуль интегрирован в Apache Airflow для автоматизации процесса.

Аннотация:

Использование моделей Vision Transformer (ViT) в реальной медицинской практике, например в больницах или диагностических центрах, часто затруднено, потому что на рабочих компьютерах врачей обычно нет мощных графических процессоров (GPU), а имеющиеся вычислительные ресурсы ограничены. В настоящей работе рассмотрен полный путь практической реализации модели на этапе применения (pipeline инференса), направленный на снижение вычислительных затрат без существенной потери качества.

Предложенный подход объединяет несколько методов оптимизации.
Во-первых, использована дистилляция знаний (knowledge distillation) – метод обучения, при котором компактная модель копирует поведение более крупной и точной модели-учителя. Во-вторых, применено экспоненциальное скользящее среднее (Exponential Moving Average, EMA) весов, позволяющее стабилизировать обучение и повысить обобщающую способность модели.
В-третьих, исследована посттренировочная квантизация до целочисленного формата INT8 (post-training quantization, PTQ), направленная на уменьшение размера модели и ускорение инференса. Дополнительно рассмотрен упрощенный вариант квантизации совместно с обучением (QAT-lite), при котором эффекты квантизации частично учитываются во время дообучения модели.

Эксперименты проведены на датасете ISIC, содержащем дерматоскопические изображения кожных новообразований. Оценка качества моделей включает стандартные метрики классификации: точность (accuracy), макроусредненную F1-меру и площадь под ROC-кривой (ROC-AUC). Проанализированы характеристики производительности на центральном процессоре (CPU), включая задержку инференса, пропускную способность, потребление памяти и итоговый размер модели.

Полученные результаты показали, что посттренировочная INT8-квантизация позволяет сохранить качество, близкое к модели в формате FP32, при существенном снижении требований к памяти и вычислительным ресурсам. В то же время использование QAT-lite не демонстрирует устойчивых и воспроизводимых улучшений по сравнению с PTQ.

Аннотация:

Робастность модели к незначительным отклонениям в распределении исходных данных является важным критерием во многих задачах. Нейронные сети могут показывать высокую точность (accuracy) на обучающей выборке, но при этом качество на тестовой выборке может сильно падать из-за разного распределения данных, причем ситуация только усугубляется на уровне подгрупп внутри каждой категории.

В данной статье мы показываем, как робастность модели на уровне подгрупп может быть значительно улучшена с помощью подхода, основанного на доменной адаптации векторных представлений. Мы обнаружили, что применение состязательного подхода к ограничению векторных представлений дает существенный прирост метрики точности (accuracy) в сложной подгруппе по сравнению с предыдущими моделями. Метод протестирован на двух независимых наборах данных, точность в сложной подгруппе на наборе данных Waterbirds составляет 90.3 {y : waterbirds;a : landbackground}, а на наборе данных CelebA – 92.22 {y : blondhair;a : male}.

Аннотация:

Представлен новый точный алгоритм MCE извлечения основного содержимого с новостных веб-сайтов. Предложенный алгоритм использует анализ структуры объектной модели документа (DOM) и метрики плотности контента
для идентификации и извлечения информационного ядра веб-страницы. Реализованный подход объединяет три ключевые особенности: максимальное количество прямых дочерних элементов с текстом, максимальное текстовое содержимое без дочерних элементов, содержащих текст, и ближайшее расположение
к средней глубине узла. Алгоритм продемонстрировал лучшую производительность по сравнению с существующими решениями, такими как Boilerpipe и Readability, достигая 99,96% точности, 99,69% полноты и 99,80% F1-меры на использованном комплексном наборе данных из 500 разнообразных веб-страниц. Языково-независимый дизайн делает алгоритм особенно эффективным для извлечения мультиязычного контента, включая языки со сложной структурой, такие, например, как арабский.

Аннотация: Изучено влияние использования векторных представлений слов на качество установления семантических ролей в русскоязычных текстах. Задача установления семантических ролей в русскоязычных текстах получила широкое распространение после выхода на свет корпуса FrameBank. Были исследованы модели векторных представлений слов word2vec, fastText и ELMo (Embeddings from Language Models). Анализировались метрики качества микро- и макро-F1 как оценочные показатели результатов автоматической разметки актантов. Был проведен ряд экспериментов, демонстрирующих, что модели ELMo, основанные на токенах предикатно-аргументных конструкций, показывают больший прирост качества по сравнению со всеми остальными моделями, в том числе, в сопоставлении с моделями ELMo, обученными на леммах, как по величине микро-F1, так и по величине макро-F1.

Аннотация:

Рассмотрена проблема создания динамических нарративных систем для видеоигр с интерактивностью в реальном времени. Представлены разработка и тестирование компонента интеграции GPT для генерации диалогов, выявившие критическое ограничение облачных решений – задержку в 30 с., неприемлемую для игрового процесса. Предложена гибридная архитектура адаптивной системы, сочетающая LLM с механизмами обучения с подкреплением. Особое внимание уделяется решению проблем консистентности игрового мира и управлению долгосрочным контекстом взаимодействий с NPC через RAG-подход. Обоснован переход к парадигме Edge AI с применением методов квантования для достижения целевой задержки 200–500 мс. Разработаны метрики оценки персонализации и динамической адаптации контента.

Аннотация: Описана система, принимавшая участие в соревновании SentiRuEval-2015 по автоматическому извлечению аспектов из отзывов и оценке этих аспектов по тональности. В основе разработанной системы лежит алгоритм условных случайных полей (CRF), она использовалась в решении двух подзадач и тестировалась на двух предметных областях: рестораны и автомобили. Для обеих задач и обеих предметных областей показаны высокие показатели метрики полноты. Это означает, что система может вполне успешно находить аспектные термины. Вместе с тем, полученный низкий показатель точности свидетельствует о том, что система принимает за аспектные достаточно много терминов, которые аспектными не являются. В целом же система показала сравнительно хорошие результаты по сравнению с другими участниками соревнования.

Аннотация:

Сердечно-сосудистые заболевания являются одной из основных причин смертности. Автоматический анализ электрокардиограмм (ЭКГ) может существенно облегчить работу врачей, но его эффективность ограничена нехваткой и несбалансированностью данных. Создание синтетических ЭКГ помогает частично решить эти проблемы. Хотя чаще всего для этого применяются генеративно-состязательные сети (GAN), но последние исследования показали, что вариационные автокодировщики (VAE) могут обеспечивать сопоставимое качество.

В работе представлена модель cNVAE-ECG — модификация Nouveau VAE (NVAE), способная генерировать 12 отведений 10-секундных ЭКГ с различными патологиями. Используя компактную схему работы с каналами и встроенные представления классов для условной генерации, cNVAE-ECG улучшает результаты в задачах бинарной и multi-label классификации, обеспечивая прирост метрики AUROC до 2% по сравнению с моделями на основе GAN. Модель представлена в открытом доступе: https://github.com/univanxx/cNVAE_ECG.

Аннотация:

Рассмотрена задача классификации коротких текстовых заявок в условиях значительного дисбаланса классов и зашумленности реальных потоков обращений. Показана ограниченная эффективность методов синтетического расширения выборки при работе с зашумленной разметкой. Предложен гибридный метод, сочетающий предварительную плотностную очистку данных и многоуровневое ансамблирование моделей. Применение алгоритма плотностной кластеризации позволило исключить 16.5% информационного шума от общего объема выборки. Финальная модель представлена двухуровневой архитектурой и оптимизирована с помощью байесовского поиска гиперпараметров. На отложенной тестовой выборке достигнуто значение метрики R@3, равное 97.4%. Предложенный метод позволяет автоматизировать процесс распределения заявок, существенно снижая нагрузку на операторов и сокращая время диспетчеризации обращений.

Аннотация:

С появлением науки о сетях стало возможным исследовать сложные сетевые системы, в том числе социальные и информационные, посредством представления их в виде графовых моделей. Рост в геометрической прогрессии общего объема научных публикаций обуславливает актуальность задач анализа их взаимосвязей. В науке о сетях для решения данных задач разрабатываются модели и методы, относящиеся к сфере так называемых сетей цитирования. Однако сетевые метрики не используются при анализе публикаций в базах цитирования.

В работе рассмотрены вопросы создания системы поддержки принятия решений при выборе источников информации на основе данных о цитировании научных публикаций. Разработан программный комплекс для принятия решений по определению важности публикации в определенной тематической области. В основу работы этого программного комплекса заложен метод ранжирования публикаций по важности на основе анализа сетей цитирования, позволяющий выявить публикации, которые явно не выделяются в чистом виде при ранжировании на основе известных библиометрических показателей или известных мер центральности узлов. Проведены исследование и сравнительный анализ программного обеспечения для визуализации и исследования всех видов графов и социальных сетей. Выполнены исследования, подтверждающие эффективность предлагаемой системы поддержки принятия решений при выборе источников информации.

Аннотация:

В условиях цифровой трансформации организаций и роста объемов данных появляется запрос на более прозрачные и объяснимые подходы к оценке сотрудников. Цель проведенного исследования состояла в проектировании и верификации онтологической модели (OWL 2/SHACL), которая интегрирует когнитивные показатели и социологические характеристики работников в единое пространство знаний для поддержки HR (Human Resources)-процессов – процессор управления человеческими ресурсами. Научная новизна работы заключается в разработке единой семантической модели, связывающей данные когнитивных тестов, опросников, контекста труда и показателей результативности; в формулировании компетентностных вопросов, запускающих механизм вывода в графе знаний; и в разработке паттернов для прогнозирования дефицитов компетенций, выявления риска перегрузки/выгорания с контролем этики и недискриминации. Предлагаемый подход опирается на методологии инженерии онтологий – METHONTOLOGY и NeOn, концепции семантического веба и методы психометрики.