Основные результаты исследований, полученные в 2010-2017 гг.

  1. Pivovarova L., Pronoza E., Yagunova E., Pronoza A. ParaPhraser: Russian Paraphrase Corpus and Shared Task. In: Proceedings of AINL’2017 (in print)
  2. Pronoza E., Yagunova E., Kochetkova N. Sentence Paraphrase Graphs: Classification Based on Predictive Models or Annotators Decisions? In: Sidorov G., Herrera-Alcántara O. (eds) Advances in Computational Intelligence. MICAI 2016. Lecture Notes in Computer Science, vol. 10061. Springer, Cham, pp. 41–52, 2017.
  3. Pronoza E., Yagunova E. Comparison of sentence similarity measures for Russian paraphrase identification. In: Artificial Intelligence and Natural Language and Information Extraction, Social Media and Web Search FRUCT Conference (AINL-ISMW FRUCT), pp.74-82, 2015.
  4. Pronoza E., Yagunova E. Low-level Features for Paraphrase Identification. Proceedings of the 14th Mexican International Conference on Artificial Intelligence: MICAI 2015, Part I, Springer LNAI 9413, pp. 59-71, 2015.
  5. Pronoza E., Yagunova E., Pronoza A. Construction of a Russian Paraphrase Corpus: Unsupervised Paraphrase Extraction. Proceedings of the 9th Russian Summer School in Information Retrieval, August 24–28, 2015, Saint-Petersburg, Russia, (RuSSIR 2015, Young Scientist Conference), Springer CCIS, vol. 573, pp. 146-157, 2016.
  6. Проноза Е.В., Ягунова Е.В. Аспектный анализ отзывов о ресторанах для рекомендательных систем е-туризма. Компьютерная лингвистика и вычислительные онтологии: сборник научных статей. Труды XVIII объединенной конференции «Интернет и современное общество» (IMS-2015), ред.: Н.В. Борисов, А.В. Добров, В.П. Захаров, В.П. Леонов, Н.Н. Леонтьева. Санкт-Петербург, 23–25 июня 2015 г. – СПб: Университет ИТМО, 2015, с. 130–141.
  7. Pronoza E., Yagunova E., Volskaya S., Lyashin A. Restaurant Information Extraction (Including Opinion Mining Elements) for the Recommendation System. Proceedings of the 13th Mexican International Conference on Artificial Intelligence. A. Gelbukh et al. (Eds.): MICAI 2014, LNAI 8856, pp. 201-212.
  8. Pronoza E., Volskaya S., Yagunova E. Corpus-based Information Extraction and Opinion Mining for the Restaurant Recommendation System. Proceedings of the 2nd Statistical Language and Speech Processing. L. Besacier et al. (Eds.): SLSP 2014, LNAI 8791, pp. 272-284.
  9. Pronoza E., Yagunova E., Lyashin A. Restaurant Information Extraction for the Recommendation System. Proceedings of the 6th Language & Technology Conference: Human Language Technologies as a Challenge for Computer Science and Linguistics, Poznań, Poland, Dec. 7–9, 2013, pp. 90–94.
  10. Pronoza E., Yagunova E. Business-Media Analysis for Information Extraction. Research in Computing Science, Vol. 68, pp. 103–114, 2013.
  11. Афанасьева Е.В. Моделирование процессов распределения ресурсов с помощью вероятностных цепочек // Дифференциальные уравнения и процессы управления. – 2011. – № 3.
  12. Афанасьева Е.В. Моделирование процессов потребления экономических ресурсов с помощью вероятностных цепочек (на примере стран Западной Европы) // Научно-технические ведомости СПбГПУ: Информатика. Телекоммуникации. Управление. – СПб.: Политехн. ун-та, 2011. - № 3. – С. 93–97.
  13. Афанасьева Е.В. Моделирование распределения исследователей по областям науки с помощью вероятностных цепочек // Процессы управления и устойчивость: Труды 42 международной научной конференции аспирантов и студентов / Под ред. А.С. Еремина, Н.В. Смирнова. СПб.: Издат. Дом С.-Петерб. ун-та, 2011. – С. 416–421.
  14. Афанасьева Е.В., Ампилова Н.Б. Моделирование процессов потребления ресурсов странами Западной Европы с помощью вероятностных цепочек // Технологии Microsoft в теории и практике программирования: материалы межвузовского конкурса-конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Северо-Запада. – СПб.: Политехн. ун-та, 2011. – С. 126–127.
  15. Афанасьева Е.В. Вероятностные цепочки: моделирование распределения ресурсов // Процессы управления и устойчивость: Труды 41 международной научной конференции аспирантов и студентов / Под ред. Н.В. Смирнова, Г.Ш. Тамасяна. СПб.: Издат. Дом С.-Петерб. ун-та, 2010. – С. 547–552.
  16. Афанасьева Е.В., Ампилова Н.Б. Применение вероятностных цепочек для моделирования процессов распределения ресурсов // Технологии Microsoft в теории и практике программирования: материалы межвузовского конкурса-конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Северо-Запада. – СПб.: Политехн. ун-та, 2010. – С. 132–133.