DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Клышинский Эдуард Станиславович

Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 15163
Публикаций
57
Языков
2
Наград
8
Конференций
1
Профиль Публикации (57) Курсы (16)

Профессиональные интересы

искусственный интеллекткомпьютерная лингвистикаметоды инженерии знанийинтеллектуальные базы знанийязыки программированиятеория формальных языков

Должности

  • Доцент — Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, Департамент компьютерной инженерии
  • Заведующий лабораторией — Факультет гуманитарных наук, Научно-учебная лаборатория учебных корпусов
  • Профессор — Факультет гуманитарных наук, Школа лингвистики
  • Академический руководитель образовательной программы — Компьютерная лингвистика

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2012 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 28 лет.

Образование

  • 2025 · Доктор филологических наук: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
  • 2003 · Ученое звание: Доцент
  • 2000 · Кандидат наук: Московский государственный институт электроники и математики, специальность 05.13.12 «Системы автоматизации проектирования», тема диссертации: Проектирование элементов принятия решений в имитационных моделях бизнес-систем
  • 1997 · Специалитет: Московский государственный институт электроники и математики, факультет: ФИТ, специальность «Системы автоматизированного проектирования», квалификация «Инженер-системотехник»

Опыт работы

  • · 1997-2000: обучение в аспирантуре
  • · 2000-2001: старший преподаватель кафедры ИТАС МГИЭМ
  • · 2001-2018: доцент МГИЭМ / МИЭМ НИУ ВШЭ
  • · 2018-н/в - доцент школы лингвистики ФГН НИУ ВШЭ

Награды и поощрения

  • · Почетная грамота факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭ (ноябрь 2024)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2023)
  • · Благодарность факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭ (май 2022)
  • · Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2021)
  • · Персональная надбавка ректора (2017–2018)
  • · Надбавка за академическую работу (2016–2017, 2015–2016, 2014–2015, 2013–2014, 2012–2013)
  • · Лучший преподаватель — 2024–2025, 2021–2022, 2016–2019, 2014
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Межфакультетское взаимодействие» — 2023

Гранты и проекты

  • — · на соискание учёной степени кандидата наук

Конференции (1)

Показать все
  • · 2021: Корпусная лингвистика 2021 (Санкт-Петербург). Доклад: Автоматическое выделение конструкций для поверхностного синтаксического анализа

Идентификаторы исследователя

Публикации (57)

Кластеризация семантически связанных слов из неразмеченного текста на русском языке

2013 · CHAPTER · ru

В работе рассматривается метод кластеризации слов, связанных между собой некоторым семантическим признаком или набором признаков. Кластеризация основана на анализе синтаксически связанных сочетаний слов предварительно выделенных из неразмеченного текста. Точность кластеризации составила около 80%. Данный проект выполнен при частичной финансовой поддержке гранта РГНФ № 12-04-00060.

Clustering Words with Similar Sense Using Information about their Syntactic Dependencies

2013 · CHAPTER · en

In this article we report some new experiments in the area of words clustering for the Russian language. We introduce a new clustering method that distributes words into classes according to their syntactic relations. We used a large untagged corpus (about 7,2 bln of words) to collect a set of such relations. The corpus was processed using a set of finite state automata that extracts syntactically dependent combinations having explicit structure. These automata were used to process only unambiguous text fragments because of combination of these techniques increases the quality of sampled input data. The modification of group average agglomerative clustering was used to separate words between clusters. The sampled set of clusters was tested using one of the semantic dictionaries of the Russian language. The NMI score calculated in this article is equal to 0.457 and F1-score is 0.607.

PDF ↗

Реализация системы моделирования поведения интеллектуальных агентов

2012 · CHAPTER · ru

Аннотация недоступна.

Параллельный алгоритм составления словаря глагольного управления для новостных текстов на английском языке

2012 · ARTICLE · ru

В статье описывается решения задачи выделения групп слов из синтаксически связанных конструкций, которые в свою очередь выделяются из содержимого текстового файла с исходными данными. Решение задачи производится при помощи языка программирования Python с использованием библиотек NLTK и Pymorphy.

PDF ↗

Метод автоматической генерации модели управления глаголов русского языка

2012 · CHAPTER · ru

Рассмотрен метод автоматической генерации словаря глагольного управления русского языка. Основой является статистическая обработка результатов поверхностного синтаксического анализа. Для анализа берутся неомонимичные группы слов, которые позволяют однозначноРассмотрен метод автоматической генерации словаря глагольного управления русского языка. Основой является статистическая обработка результатов поверхностного синтаксического анализа. Для анализа берутся неомонимичные группы слов, которые позволяют однозначно провести их синтаксический разбор. Для составления словаря использовался неразмеченный корпус объемом более 10 миллиардов словоупотреблений. провести их синтаксический разбор. Для составления словаря использовался неразмеченный корпус объемом более 10 миллиардов словоупотреблений.

PDF ↗

Автоматическая генерация правил транскрипции и машинная транскрипция имен собственных с использованием конечного автомата

2012 · PREPRINT · ru

В работе предлагается метод автоматической генерации правил транскрипции имен собственных на основе анализа обучающей выборки. Процесс генерации правил разбивается на два этапа: выделение простых (первичных) правил и генерация сложных правил. Для выделения первичных правил используется новая методика выравнивания. Для проведения транскрипции предлагается конвертировать правила в конечный автомат и проводить транскрипцию по нему.

PDF ↗

Метод автоматизированного пополнения онтологии за счет анализа групп однородных прилагательных

2012 · CHAPTER · ru

В данной статье рассматривается метод автоматизации процесса пополнения онтологии общей направленности, на основе автоматической кластеризации прилагательных в семантически связанные группы. Полученные кластеры в дальнейшем могут использоваться для группового внесения в онтологию с приписыванием им общих свойств.

PDF ↗

Метод порождения правил синтаксической сегментации для ATN

2011 · ARTICLE · ru

В статье рассматривается метод автоматической генерации правил для этапа синтаксической сегментации, предваряющего этап синтаксического анализа при автоматической обработке текстов. Для этого используются множества терминалов и пар терминалов, с которых могут начинаться или которыми могут заканчиваться цепочки, выводимые из правил.

PDF ↗

Начальные этапы анализа текста

2011 · CHAPTER · ru

В данном разделе дается информация о начальных этапах анализа текстов на естественном языке: графематический, морфологический, предсинтаксический. Приводятся методы построения программных систем для реализации указанных этапов.

PDF ↗

Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика

2011 · BOOK · ru

В учебном пособии рассматриваются базовые вопросы компьютерной лингвистики: от теории лингвистического и математического моделирования до вариантов технологических решений. Дается лингвистическая интерпретация основных лингвистических объектов и единиц анализа. Приведены сведения, необходимые для создания отдельных подсистем, отвечающих за анализ текстов на естественном языке. Рассматриваются вопросы построения систем классификации и кластеризации текстовых данных, основы фрактальной теории текстовой информации. Предназначено для студентов и аспирантов высших учебных заведений, работающих в области обработки текстов на естественном языке.

PDF ↗

Курсы (16)