Исследование методов выбора релевантных элементов в диалоговых системах с доступом к неструктурированным данным
Исследование методов выбора релевантных элементов в диалоговых системах с доступом к неструктурированным данным
Posokhov P., Masliukhin S., Skrylnikov S., Tirskikh D., Makhnytkina O.V. Relevance Scores Calibration for Ranked List Truncation via TMP Adapter. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2025. 2025. pp. 7728–7734.. doi: 10.18653/v1/2025.findings-acl.402
Masliukhin S.M., Posokhov P.A., Скрыльников С., Makhnytkina O.V., Ivanovskaia T.I. Prompt-based multi-task learning for robust text retrieval. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики [Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics]. 2024. Vol. 24. No. 6. pp. 1016-1023.. doi: 10.17586/2226-1494-2024-24-6-1016-1023
Маслюхин С.М. Диалоговая система на основе устных разговоров с доступом к неструктурированной базе знаний [Dialogue system based on spoken conversations with access to an unstructured knowledge base]. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики [Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics]. 2023. Т. 23. № 1(143). С. 40-47.. doi: 10.17586/2226-1494-2023-23-1-88-95
Анализ поисковых алгоритмов со сжатием библиотеки FAISS
Маслюхин С.М. Оптимизация глубоких нейронных сетей на базе трансформеров. Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО. 2021. Т. 3. С. 130-133.
Маслюхин С.М. Об объединении методов на основе правил и машинного обучения для классификации текстов. Сборник трудов IX Конгресса молодых ученых, Санкт-Петербург. 2021. Т. Том. № 1. С. С. 232-235.
Нейронные сети с памятью для учёта контекста в диалоговых системах с поиском ответа
Mamaev N.K., Masliukhin S.M. On Continual Learning for Topic Classification of Texts. CEUR Workshop Proceedings. 2020. Vol. 2893. pp. В печати.