Защита диссертации - Беляева Оксана Владимировна‬

Беляева Оксана Владимировна

Автоматическое восстановление структуры текстовых документов

Диссертация принята к защите

Искомая степень: Кандидат технических наук.

Специальность: 2.3.5 – Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей.

Дата размещения: 12 февраля 2025.
Текст диссертации: Скачать

Решение совета о принятии диссертации к защите: Диссертация принята к защите.
Автореферат: Скачать
Отзыв научного руководителя: Скачать
Дата защиты: 09 октября 2025.

Официальный оппонент: Котельников Евгений Вячеславович, доктор технических наук (05.13.17).

Место работы, должность: Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования «Европейский университет в Санкт-Петербурге», профессор Школы вычислительных социальных наук.

Основные публикации за последние 5 лет:

1. Goloviznina V., Kotelnikov E. I’ve Got the “answer”! Interpretation of LLMs Hidden States in Question Answering //International Conference on Applications of Natural Language to Information Systems. – Cham : Springer Nature Switzerland, 2024. – С. 106-120.
2. IN Fishcheva, TA Peskisheva, VS Goloviznina, EV Kotelnikov. Method for classifying aspects of argumentation in Russian-language texts //Program Systems: Theory and Applications. – 2023. – Т. 14. – №. 4. – С. 25-45.
3. Ychegzhanin, S., Kotelnikova, A., Sergeev, A., Kotelnikov, E. Controllable Story Generation Based on Perplexity Minimization //International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts. – Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. – С. 154-169.
4. Goloviznina, V., Fishcheva, I., Peskisheva, T., Kotelnikov, E. Aspect-based argument generation in Russian //Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Papers from the Annual Conference “Dialogue. – 2023.
5. Kotelnikova A. V., Vychegzhanin S. V., Kotelnikov E. V. Cross-domain sentiment analysis based on small in-domain fine-tuning //IEEE Access. – 2023. – Т. 11. – С. 41061-41074.
6. Фищева, И. Н., Пескишева, Т. А., Головизнина, В. С., & Котельников, Е. В. Метод классификации аспектов аргументации в русскоязычных текстах //Программные системы: теория и приложения. – 2023. – Т. 14. – №. 4. – С. 25-45.
7. Пащенко Д. Э., Котельников Е. В. Совместный анализ нейросетевой языковой модели и словарного метода в задаче определения тональности текстов //Математическое и информационное моделирование: материалы Всероссийской конференции молодых ученых. Вып. 21.–Тюмень, 2023. – ТюмГУ-Press, 2023.
8. Фищева, И. Н., Пескишева, Т. А., Головизнина, В. С., Котельников, Е. В. Создание русскоязычного корпуса аспектов аргументации //Информатика: проблемы, методы, технологии. – 2023. – С. 1091-1096.
9. Лаптев М. В., Вычегжанин С. В., Котельников Е. В. Идентификация человеческих ценностей в текстовых аргументах //Информатика: проблемы, методы, технологии. – 2023. – С. 1011-1019.
10. Goloviznina V., Kotelnikov E. Automatic Summarization of Russian Texts: Comparison of Extractive and Abstractive Methods //arXiv preprint arXiv:2206.09253. – 2022.
11. Vychegzhanin S., Kotelnikov E. Collocation2Text: controllable text generation from guide phrases in Russian //arXiv preprint arXiv:2206.09248. – 2022.
12. Kotelnikov E. et al. RuArg-2022: Argument mining evaluation //arXiv preprint arXiv:2206.09249. – 2022.
13. Fishcheva, I., Osadchiy, D., Bochenina, K., & Kotelnikov, E. Argumentative text generation in economic domain //arXiv preprint arXiv:2206.09251. – 2022.
14. Pashchenko, D. E., Razova, E. V., Kotelnikova, A. V., Vychegzhanin, S. V., Kotelnikov, E. V. Interpretation of Language Models Attention Matrices in Texts Sentiment Analysis //2022 VIII International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT). – IEEE, 2022. – С. 1-4.
15. Kotelnikova, A., Paschenko, D., Bochenina, K., & Kotelnikov, E. Lexicon-based methods vs. BERT for text sentiment analysis //International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts. – Cham : Springer International Publishing, 2021. – С. 71-83.

Отзыв оппонента: Скачать

Официальный оппонент: Дородных Никита Олегович, кандидат технических наук (05.13.11).

Место работы, должность: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Институт динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова Сибирского отделения Российской академии наук», с.н.с. лаборатории информационно-телекоммуникационных технологий исследования техногенной безопасности.

Основные публикации за последние 5 лет:

1. Dorodnykh N.O., Tobola K.V. Semantic Annotation of Russian-Language Tables Based on a Pre-Trained Language Model // Proceedings of the 2024 Ivannikov Memorial Workshop (IVMEM), 2024, P. 62-68. DOI: 10.1109/IVMEM63006.2024.10659709
2. Дородных Н.О., Юрин А.Ю. Разработка предметных графов знаний на основе семантического аннотирования табличных данных // Онтология проектирования. – 2024. – Т.14, №4(54). – С.555-568. DOI: 10.18287/2223-9537-2024-14-4-555-568.
3. Dorodnykh N.O., Yurin A.Yu. Knowledge Graph Engineering Based on Semantic Annotation of Tables // Computation, 2023, Vol. 11, No. 9, 175. DOI: 10.3390/computation11090175
4. Dorodnykh N.O., Yurin A.Yu. Using Semantic Annotation of Tabular Data for Domain Knowledge Graph Population // Proceedings of the Seventh International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’23). Lecture Notes in Networks and Systems, 2023, Vol. 777, P. 206-216. DOI: 10.1007/978-3-031-43792-2_20
5. Dorodnykh N.O., Yurin A.Yu. Knowledge Graph Augmentation Based on Tabular Data: A Case Study for Industrial Safety Inspection // Proceedings of the Sixth International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’22). Lecture Notes in Networks and Systems, 2023, Vol. 566, P. 314-324. DOI: 10.1007/978-3-031-19620-1_30
6. Dorodnykh N.O., Shigarov A.O., Yurin A.Yu. Using the Semantic Annotation of Web Table Data for Knowledge Base Construction // AICCC'21: Proceedings of the 4th Artificial Intelligence and Cloud Computing Conference, 2022, P. 122-129. DOI: 10.1145/3508259.3508277
7. Dorodnykh N.O., Yurin A.Yu., Shigarov A.O. Semi-Automated Formalization and Representation of the Engineering Knowledge Extracted From Spreadsheet Data // IEEE Access, 2021, Vol. 9, P. 157468-157481. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3130172
8. Dorodnykh N.O., Yurin A.Yu. TabbyLD: A Tool for Semantic Interpretation of Spreadsheets Data // Communications in Computer and Information Science. Modelling and Development of Intelligent Systems (MDIS 2020), 2021, Vol. 1341, P. 315-333. DOI: 10.1007/978-3-030-68527-0_20

Отзыв оппонента: Скачать

Ведущая организация: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО».

Контактные данные: 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., 49, +7 (812) 232-97-04, od@mail.ifmo.ru, https://itmo.ru/ru/

Основные публикации за последние 5 лет:

1. Kalyuzhnaya A. et al. LLM Agents for Smart City Management: Enhancing Decision Support Through Multi-Agent AI Systems //Smart Cities. – 2025. – Т. 8. – №. 1. – С. 19.
2. Isakov A., Peregorodiev D., Tomilov I., Ye C., Gusarova N., Vatian A., Boukhanovsky A. Real-Time Scheduling with Independent Evaluators: Explainable Multi-Agent Approach//Technologies, 2024, Vol. 12, No. 12, pp. 259.
3. Kovalchuk M.A., Filatova A., Korneev A., Koreneva M., Nasonov D., Voskresenskii A., Boukhanovsky A. SemConvTree: semantic convolutional quadtrees for multi-scale event detection in Smart City//Smart Cities, 2024, Vol. 7, No. 5, pp. 2763-2780.
4. Zakharov K., Aghajanyan A., Kovantsev A., Boukhanovsky A. Forecasting Population Migration in Small Settlements Using Generative Models under Conditions of Data Scarcity//Smart Cities, 2024, Vol. 7, No. 5, pp. 2495-2513.
5. Alodjants A.P., Tsarev D., Avdyushina A.E., Khrennikov A.Y., Boukhanovsky A.V. Quantum-inspired modeling of distributed intelligence systems with artificial intelligent agents self-organization//Scientific Reports, 2024, Vol. 14, No. 1, pp. 15438.
6. Alodjants A., Zacharenko P., Tsarev D., Avdyushina A., Nikitina M., Khrennikov A., Boukhanovsky A. Random Lasers as Social Processes Simulators//Entropy, 2023, Vol. 25, No. 12, pp. 1601.
7. Павлова В.Ю., Кованцев А.Н., Суриков А.Г., Чунаев П.В., Горнова Г.В., Бухановский А.В. Ценностно-ориентированное моделирование принятия экономических решений в условиях нестационарности внешней среды [Value-based modeling of economic decision making in conditions of unsteady environment] // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики [Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics] -2023. - Т. 23. - № 1(143). - С. 121-135.
8. Deeva I., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V. Adaptive Learning Algorithm for Bayesian Networks Based on Kernel Mixtures Distributions//International Journal of Artificial Intelligence, 2023, Vol. 21, No. 1, pp. 90-108.
9. Klimova A., Nasonov D., Hvatov A., Nikitin N.O., Ivanov S.V., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A. Strategic Trends in Artificial Intelligence Through Impact of Computational Science: What Young Scientists Should Expect//Procedia Computer Science, 2023, Vol. 229, pp. 1-7.
10. Bykov N., Hvatov A., Andreeva T., Lukin A.Y., Maslyaev M., Obraztsov N.V., Surov A.V., Boukhanovsky A.V. Methods for a Partial Differential Equation Discovery: Application to Physical and Engineering Problems//Moscow University Physics Bulletin, 2023, Vol. 78, No. Suppl.1, pp. S256-S265.
11. Mityagin S., Kopyt N., Shmeleva I.A., Malysheva S., Malysheva E., Antonov A., Sokol A., Zakharenko N., Churiakova T., Budennyy S.A., Boukhanovsky A.V. Green Spaces in Urban Environments: Network Planning of Plant Species Composition//Sustainability, 2023, Vol. 15, No. 20, pp. 14905.
12. Zakharov K., Stavinova E., Boukhanovsky A. Synthetic Financial Time Series Generation with Regime Clustering//Journal of Advances in Information Technology, 2023, Vol. 14, No. 6, pp. 1372-1381.
13. Stavinova E., Varshavskiy I., Chunaev P., Derevitskii I., Boukhanovsky A. Dynamic Pricing for the Open Online Ticket System: A Surrogate Modeling Approach//Smart Cities, 2023, Vol. 6, No. 3, pp. 1303-1324.
14. Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Sarafanov M., Polonskaia I.S., Revin I., Barabanova I.V., Kaluzhnaya A.V., Boukhanovsky A. Automated Evolutionary Approach for the Design of Composite Machine Learning Pipelines//Future Generation Computer Systems, 2022, Vol. 127, pp. 109-125.
15. Nikitin N.O., Polonskaia I.S., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V. The multi-objective optimisation of breakwaters using evolutionary approach//Proceedings of the 5th International Conference on Maritime Technology and Engineering, MARTECH 2020, 2021, Vol. 2, pp. 767-774.

Отзыв ведущей организации: Скачать