Машинное обучение - завершенные проекты

QTM (СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОЛОГИИ АВТОМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ТЕКСТОВ НА ОСНОВЕ ТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ), 2018-2023
Руководитель проекта: Сергей Кольцов
Проект о тематическом моделировании (ТМ) посвящен анализу текстовых данных, полученных из блогосферы, социальных сетей (постов, комментариев, тредов). В рамках данного проекта проводилось исследование применимости различных моделей тематического моделирования, а также анализ стабильности ТМ и критерия выбора оптимального числа тем.
Подробнее...


EthnoHate (АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭТНИЧЕСКОЙ РЕЧИ НЕНАВИСТИ В ТЕКСТАХ РУССКОЯЗЫЧНЫХ БЛОГОВ),  2018-2020
Руководитель проекта: Олеся Кольцова
Проект нацелен на выявление этнической речи ненависти в текстах социальных медиа. В ходе проекта проводились эксперименты с традиционными моделями классификации и с нейронными сетями и исследовалась их применимость для данной задачи.
Подробнее...


EthnoMonitor(РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ И МЕТОДОЛОГИИ МНОГОУРОВНЕГО МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ МЕЖНАЦИОНАЛЬНЫХ ОТНОШЕНИЙ ПО ДАННЫМ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ) (РНФ), 2015-2017
Руководитель проекта: Олеся Кольцова
Основная задача мониторинга, для которого в нашем проекте была разработана концепция и методология, – полуавтоматическое отслеживание распределения дискуссий об этничности в русскоязычных социальных сетях по времени и по регионам РФ. Первоочередная цель такого отслеживания - раннее выявление назревающих межэтнических конфликтов. 
Подробнее...


PolSentilex (РАЗРАБОТКА ОБЩЕДОСТУПНОЙ БАЗЫ ДАННЫХ И КРАУДСОРСИНГОВОГО ВЕБ-РЕСУРСА ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИНСТРУМЕНТОВ СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗА, 2014-2016
Руководитель проекта: Сергей Кольцов
Проект направлен на создание программного обеспечения, тонального словаря и базы данных, дающих возможность в дальнейшем разработать методику автоматического определения «эмоциональной заряженности» пользовательского интернет-контента.
Подробнее...


РАЗРАБОТКА НОВЫХ ОНЛАЙН-АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ОБРАБОТКИ СЕТЕВЫХ ПАКЕТОВ, 2015
Руководитель проекта: Сергей Николенко
Современные сетевые процессоры должны выполнять широкий спектр задач:
фильтрация пакетов по содержимому (deep packet inspection), брандмауэры (firewall), VPN-сервисы, обнаружение вторжений (intrusion detection) и другие. Эти задачи могут иметь совершенно разные вычислительные требования, однако традиционные архитектуры сетевых процессоров не приспособлены к обработке пакетов, требующих разное время на обработку. Мы получили новые результаты в этой области.
Подробнее...


РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, 2014
Руководитель проекта: Сергей Николенко
Рекомендательные системы анализируют интересы пользователей и пытаются предсказать, что именно будет наиболее интересно для конкретного пользователя в данный момент времени. Современные рекомендательные системы основываются на методах коллаборативной фильтрации (Bell, Koren, 2007a; 2007b; Koren, 2008; 2009; 2010; Koren, Bell, 2011; Agarwal, Chen, Elango, 2009) и являются результатом научного бума в области рекомендательных систем 2008-2010 гг., зародившегося на фоне конкурса компании Netflix по разработке новой системы рекомендации фильмов.
Подробнее...


РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ АНАЛИЗА ИНТЕРНЕТ-ДАННЫХ, 2012
Руководитель проекта:  Олеся Кольцова
«Разработка методологии сетевого и семантического анализа блогов для социологических задач» - это проект, поддержанный Советом Научного Фонда ГУ-ВШЭ №2 от 26.11.2010 г. в рамках конкурса «Учитель-Ученики 2011-2012 гг.», основной целью которого являлась разработка комплексной методики решения типичных социологических задач, направленных на изучение социальной реальности, представленной в Интернете. Проект исследовал обсуждения социально значимых тем в русскоязычной блогосфере посредством сбора и анализа больших массивов Интернет-данных. Сверх-задача проекта заключалась в разработке инновационной методике, которая должна была вывести социальные исследования Интернета на качественно иной уровень. Междисциплинарная команда проекта включала в себя профессиональных социологов, лингвистов, программистов и, конечно, студентов НИУ-ВШЭ.
Подробнее...