Skip to main content
Home

St. Petersburg Department
of Steklov Mathematical Institute
of Russian Academy of Sciences

27 Fontanka, St. Petersburg, Russia

Main menu

  • Institute structure
    • Administration
    • EIMI
    • Laboratories
    • Researchers
    • Academic council
    • Center of Research and Education
    • Publishing Department
    • Contacts
  • Activities
    • Conferences
    • Seminars
    • Dissertation Councils
    • Journal "Algebra and Analysis"
    • Journal "Zapiski Nauchnykh Seminarov POMI"
    • Preprints (partially in Russian)
    • Publications
  • Search
  • Resources
    • Video records
    • History of the Institute
    • Digital libraries (in Russian)
    • Links (in Russian)
    • Former Employees
    • Remembering Olga Ladyzhenskaya
    • PDMI Library

Машинное обучение

Антон Михайлович Алексеев

лаборатория прикладных вероятностных и алгоритмических методов
Email: 
anton.m.alexeyev [at] gmail.com
Homepage: 
https://alexeyev.github.io/
Scientific Interests: 
Машинное обучение
обработка естественного языка
информационный поиск
рекомендательные системы
цифровые гуманитарные науки
искусственный интеллект

Образование:

2014, Санкт-Петербургский государственный университет, математико-механический факультет, специальность 080801 «Прикладная информатика»

2014, CSCenter/АУ РАН, повышение квалификации по программе дополнительного образования в области информационных технологий и прикладной математики

Опыт работы:

2013-2015, ООО «Яндекс», стажёр, затем разработчик

2015-2016, ООО «СофИТ Лабс», инженер-программист

2016-2018, ООО «Нейтив Медиа», специалист по машинному обучению

2018-н.в., ПОМИ РАН им. В. А. Стеклова

Публикации:

  1. Vasilkovsky, M., Alekseev, A., Malykh, V., Shenbin, I., Tutubalina, E., Salikhov, D., ... & Nikolenko, S. (2022, June). Detie: Multilingual open information extraction inspired by object detection. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (Vol. 36, No. 10, pp. 11412-11420).
  1. Alekseev, A., Miftahutdinov, Z., Tutubalina, E., Shelmanov, A., Ivanov, V., Kokh, V., ... & Nikolenko, S. (2022, June). Medical Crossing: a Cross-lingual Evaluation of Clinical Entity Linking. In Proceedings of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference (pp. 4212-4220).
  1. Savchenko, A., Alekseev, A., Kwon, S., Tutubalina, E., Myasnikov, E., & Nikolenko, S. (2020, December). Ad lingua: Text classification improves symbolism prediction in image advertisements. In Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics (pp. 1886-1892).
  1. Alekseev, A., Tutubalina, E., Malykh, V., & Nikolenko, S. (2020). Improving unsupervised neural aspect extraction for online discussions using out-of-domain classification. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 39(2), 2487-2496.
  1. Vasilkovsky, M., Alekseev, A., Malykh, V., Shenbin, I., Tutubalina, E., Salikhov, D., ... & Nikolenko, S. (2022, June). Detie: Multilingual open information extraction inspired by object detection. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (Vol. 36, No. 10, pp. 11412-11420).
  1. Alekseev, A., Miftahutdinov, Z., Tutubalina, E., Shelmanov, A., Ivanov, V., Kokh, V., ... & Nikolenko, S. (2022, June). Medical Crossing: a Cross-lingual Evaluation of Clinical Entity Linking. In Proceedings of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference (pp. 4212-4220).
  1. Savchenko, A., Alekseev, A., Kwon, S., Tutubalina, E., Myasnikov, E., & Nikolenko, S. (2020, December). Ad lingua: Text classification improves symbolism prediction in image advertisements. In Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics (pp. 1886-1892).
  1. Alekseev, A., Tutubalina, E., Malykh, V., & Nikolenko, S. (2020). Improving unsupervised neural aspect extraction for online discussions using out-of-domain classification. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 39(2), 2487-2496

Открытый программный код: https://github.com/alexeyev

Все публикации: https://scholar.google.com/citations?user=Lwcol1sAAAAJ

Сергей Игоревич Николенко

лаборатория математической логики и дискретной математики
Position: 
Senior Researcher
Scientific Degree: 
Doctor of Sciences
Email: 
snikolenko [at] gmail.com
Phone Number: 
+7 (812) 571-43-92
Internal Phone Number: 
1412
Homepage: 
http://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/
Scientific Interests: 
Машинное обучение
обработка естественных языков
обработка изображений
алгоритмы для сетевых приложений
теоретическая информатика

Образование:

2005, СПбГУ, математико-механический, математик;

2005-2008 - аспирант ПОМИ РАН;

2008-наст.вр. - сотрудник ПОМИ РАН.

Публикации:

  1. S.I. Nikolenko. Synthetic Data for Deep Learning. Springer, 2021.
  2. С.И. Николенко, А.А. Кадурин, Е.О. Архангельская. Глубокое обучение. Питер, 2017.
  3. A. Palmer, P. Phapale, I. Chernyavsky, R. Lavigne, D. Fay, A. Tarasov, V. Kovalev, J. Fuchser, S.I. Nikolenko, C. Pineau, M. Becker, T. Alexandrov. FDR-controlled metabolite annotation for high-resolution imaging mass spectrometry. Nature Methods, vol. 14, 2017, pp. 57–60.
  4. K. Kogan, S.I. Nikolenko, O. Rottenstreich, W. Culhane, P. Eugster. SAX-PAC (Scalable And eXpressive PAcket Classification). Proceedings of the 2014 ACM conference on SIGCOMM ( SIGCOMM 2014), ACM Press, 2014, pp. 15–26
  5. S. Golovanov, R. Kurbanov, S.I. Nikolenko, K. Truskovskyi, A. Tselousov, T. Wolf. Large-Scale Transfer Learning for Natural Language Generation. 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics ( ACL 2019), 2019, pp. 6053–6058

Публикации: https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/papers.html

Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=_lk95cEAAAAJ

DBLP: https://dblp.uni-trier.de/pid/50/1870.html

  • Русский Русский
  • English English