Доклад посвящен определению основного места проживания пользователей социальных сетей. Будет рассказано про подходы, основанные на анализе социального графа – вероятностные модели, метод распространения меток, и подход основывающийся на graph node embeddings и алгоритмах машинного обучения.
Докладчик: Юлия Трофимович
Пользователи сети Интернет, взаимодействующие в социальных медиа, как правило, имеют публичные страницы, на которых они могут указывать персональную информацию, включая социо-демографические характеристики. К таким характеристикам относятся пол, возраст,семейное положение, уровень образования, профессия, трудоустроенность, национальность, место жительства и другие. Социо-демографический профиль пользователя — набор значений его социо-демографических атрибутов. По тем или иным причинам далеко не все атрибуты заполняются пользователями. Кроме того, иногда пользователи оставляют в своих профилях ложные сведения. Отсюда возникает задача предсказания неуказанных и неверно указанных социо-демографических атрибутов пользователей. Для определения значений демографических атрибутов пользователей используются различные открытые данные, такие как: тексты публичных сообщений пользователей, отношения дружбы между пользователями, подписки пользователей на сообщества, явно указанные значения атрибутов.
Социо-демографические профили пользователей активно используются в системах интернет-маркетинга и рекомендаций, где особую важность представляет целевая аудитория предлагаемого товара, услуги, информационного продукта. Явно указанные и предсказанные значения демографических атрибутов пользователей могут использоваться как для определения целевой аудитории конкретного продукта, так и для поиска потенциальных потребителей.
В рамках доклада будет рассмотрена задача построения социо-демографических профилей пользователей социальных сетей, будет описан подход к определению значений демографических атрибутов пользователей на примере социальной сети Вконтакте. Подход основан на построении социо-лингвистического графа и применения в нем метода распространения меток.
Докладчик: Андрей Гомзин
Проблема распознавания достоверности новостей является актуальной, особенно в настоящее время, в гетерогенном информационном поле. Поэтому необходимо разработать инструменты, которые позволили бы автоматически с использованием лингвистических методов и моделей определять достоверность или недостоверность новостей, опубликованных в интернет-СМИ.
На уровне дискурса в области автоматической обработки текста можно работать с текстами в рамках теории риторической структуры. Мы собрали корпус из достоверных и недостоверных новостей и разметили их по использованным типам риторических связей.
Для решения задачи классификации текстов и машинного обучения мы использовали Support Vector Machines (для линейного ядра и rbf-ядра) и Random Forest Classifier, для обоих классификаторов с кросс-валидацией 10-fold. В качестве признаков использовались типы риторических связей (частотность), а также сочетания типов связей (типы риторических связей+биграммы и типы риторических связей+триграммы), всего в эксперименте было использовано три набора данных. Лучшие результаты мы получили при классификации с помощью Support Vector Machines с линейным ядром для первого набора данных, он оказался лучше всего линейно разделим на два класса. Модель имеет предсказательную силу (0.65), превышающую показатели для схожего исследования для английского языка, а также показатели распознавания достоверности новостей людьми.
Докладчик: Дина Писаревская
Автоматическое извлечение терминологии используется для решения многих задач, связанных с обработкой текстов предметной области.
Однако существующие методы, как правило, показывают точность и полноту недостаточные для применения на практике. Более того, до сих пор отсутствует надежное экспериментальное сравнение разработанных методов. Одна из причин заключается в сложности реализации этих методов.
В докладе будет рассказно об открытой реализации современных методов извлечения терминологии на языке Scala и проведенном экспериментальном сравнении.
Докладчик: Никита Астраханцев
В докладе планируется рассказать про решение конкурса по определению парафраза. Будут рассказаны типичные признаки для этой задачи и методы, позволяющие их эффективно использовать (в частности многослойный персептрон и “сиамские” нейронные сети).
Докладчик: Кирилл Скорняков
Внимание! Семинар состоится в четверг 27 октября. Начало в 18.00.
Задача выявления дубликатов это поиск разных версии одного и того же изображения, изображения которые не являются точными копиями на бинарном уровне, но могут быть визуально идентифицированы как одни и те же изображения повергшиеся различным трансформациям (масштабирование, смена точки съема…). Для выявления пар дубликатов был применен подход глубинного обучения. Для входной пары изображений вычисляются свойства (features) с помощью двух-башенной сверточной нейронной сети с разделяемыми весами. Вычисленные свойства передаются в метрическую сеть, где и проводится сравнение. Проведенные эксперименты показали применимость данного подхода к решению задачи поиска дубликатов изображений.
Докладчик: Манук Акопян
Сегодня на семинаре будет продемонстрирована альфа-версия системы поддержки проведения исследований ReCol/SciGraph.
Докладчик: Ярослав Недумов
UPDATE:
Семинар 04.10.2016 отменен по просьбе докладчика. Следующий семинар состоится во вторник 11.10.2016.
На семинаре 27 сентября 2016 состоится сбор по поводу распределения тем курсовых и знакомства студентов с их руководителями (если еще не знакомы).
Начало в 19:00 в 110 комнате (в ИСП РАН).
UPDATE: Каждый студент спецсеминара должен прислать минимум 3 темы в порядке убывания приоритета на адрес yaroslav.nedumov@ispras.ru
UPDATE2: И не забывайте написать как вас зовут, с какого вы курса и из какого ВУЗа.