По данным радиозондирования ионосферы коротковолновыми сигналами можно получить информацию о процессах в ионосферной плазме, ее структуре и состоянии; эти данные также крайне важны для радиотехнических систем, работающих в коротковолновом диапазоне. К настоящему моменту накоплен большой объем экспериментальных данных для различных гео- и гелиофизических, пространственных и временных условий. Интерес к большим массивам данных радиозондирования ионосферы мотивирован также возможностью построения статистических моделей методами машинного обучения. В работе представлены некоторые интернет-ресурсы с данными радиозондирования ионосферы, показаны перспективы их применения, а также обозначены некоторые проблемы, такие как недостаточная документированность части форматов данных и представление ионограмм только в виде растровых изображений, существенная часть из которых к тому же отсканирована с фотопленок.

Проанализированы основные методы разрешения морфологической многозначности применительно к татарскому языку. Описано текущее состояние работ и приведены основные результаты по данному направлению, сделаны выводы о применимости методов разрешения с оценкой их точности.

Представлены результаты исследований атмосферного давления в Арктическом регионе России в период с 1948 по 2008 годы. Проведен анализ климатического сезонного хода полей атмосферного давления. В качестве основного метода исследования использован вероятностный и статистический анализ временных рядов поля давления длиной в 60 лет в фиксированных точках области Арктической зоны России. Всего было исследовано около 90000 ежедневных (с шестичасовым шагом) значений давления. На основе этих данных построен климатический сезонный ход как осреднение значений данного временного ряда в каждой точке пространства и для фиксированной даты. Изучены характеристики сезонного хода, его амплитуда и фаза. Эти характеристики были проанализированы, проведена их геофизическая интерпретация. В частности, определены минимальное и максимальное значения ряда по всей области и построены временные ряды этих характеристик. Показано, что отклонение носит несимметричный характер, это составляет неочевидный результат исследований. Для максимума и минимума построены наилучшие аппроксимации, и эти аппроксимации протестированы известными методами статистического анализа, включая методы максимального правдоподобия, наименьших квадратов и методы (критерии) согласия, в частности, χ²-критерий. Проведенное исследование имеет приложение как чисто физическое (позволяет объяснить природу, генезис и распространение крупномасштабных атмосферных образований в климатическом году), так и прогностическое (позволяет понять и отследить тенденции в климате, а также количественно оценить масштабы и изменчивость крупномасштабных атмосферных процессов). Численные расчеты выполнялись на суперкомпьютере Ломоносов-2 Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова.

Представлен подход к решению задачи анализа тональности в рамках тестирования SentiRuEval – открытого соревнования систем анализа тональности на русском языке. Описанный алгоритм был применен в дорожке по анализу тональности твитов о банках и телекоммуникационных компаниях. Для этих данных была разработана и оценена классификация на три класса: положительный, отрицательный и нейтральный.

Для решения поставленной задачи использовались различные алгоритмы машинного обучения. Признаками для классификатора являлись лингвистические данные, полученные из текста с помощью разработанного нами морфо-синтаксического анализатора. Нормализованные слова, а также синтаксические связи, оказались решающими признаками для достижения наилучшего результата, который был получен с помощью статистического алгоритма опорных векторов.