Машинное обучение и семантический анализ

25 февраля 2026 года состоялось очередное [№44] заседание научного семинара «Цифровая среда» ИЦГИ (DHRI) СФУ. На семинаре выступил Константин Вячеславович Воронцов (МГУ, МФТИ) с докладом «Машинное обучение и семантический анализ». В докладе было рассказано о некоторых исследовательских проектах лаборатории машинного обучения и семантического анализа Института искусственного интеллекта МГУ. 1. Вероятностное тематическое моделирование и его применения в цифровых гуманитарных исследованиях. Примеры задач и открытые проблемы. Почему задача мягкой кластеризации больших текстовых корпусов не теряет актуальности в эпоху LLM — больших языковых моделей? 2. Автоматизация контент-анализа. Возможно ли по небольшой выборке размеченных экспертами фрагментов научить LLM детектировать нужные исследователю смыслы в миллионах текстов? Возможно ли построить одну универсальную модель для любых задач контент-анализа в любых предметных областях? 3. «Мастерская знаний». Когда одни говорят о необходимости сохранения целеполагания за человеком, другие совершенствуют технологии полной замены человека в научных исследованиях. Как найти компромисс? Из каких компонент строить информационные системы будущего для поиска и анализа научной информации? Как научить искусственный интеллект выделять «главное» в море информации, если мы сами недостаточно владеем этим навыком? Воронцов Константин Вячеславович — доктор физико-математических наук, профессор РАН, руководитель лаборатории машинного обучения и...