Тутубалина Елена Викторовна
- Научный сотрудник:Факультет компьютерных наук / Научно-учебная лаборатория моделей и методов вычислительной прагматики
- Начала работать в НИУ ВШЭ в 2020 году.
Образование, учёные степени
- 2023Доктор наук: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
- 2016Кандидат физико-математических наук
- 2012
Специалитет: Казанский (Приволжский) федеральный университет, специальность «Прикладная математика и информатика», квалификация «математик, системный программист»
Научный руководитель диссертационных исследований
- 1Мифтахутдинов З. Ш. Модели связывания именованных сущностей в биомедицинском домене, 2022
- 2Валиев А. А. Исследование и разработка методов извлечения связей между именованными сущностями в биомедицинских текстах с помощью нейросетевых моделей (aспирантура: 1-й год обучения)
Публикации17
- Статья Loukachevitch N., Artemova E., Batura T., Braslavski P., Ivanov V., Manandhar S., Pugachev A., Rozhkov I., Shelmanov A., Tutubalina E., Yandutov A. NEREL: a Russian information extraction dataset with rich annotation for nested entities, relations, and wikidata entity links // Language Resources and Evaluation. 2024. Vol. 58. P. 547-583. doi
- Статья D. D. Bakshandaeva, Dimitrov D. V., Arkhipkin V. S., Shonenkov A. V., Potanin M. S., Karachev D. K., Kuznetsov A. V., A.D. Voronov, Petiushko A. A., V. F. Davydova, E. V. Tutubalina. Many heads but one brain: FusionBrain – a single multimodal multitask architecture and a competition // Computer Optics. 2023. Vol. 47. No. 1. P. 185-195. doi
- Статья Loukachevitch N., Manandhar S., Baral E., Rozhkov I., Braslavski P., Ivanov V., Batura T., Tutubalina E. NEREL-BIO: A Dataset of Biomedical Abstracts Annotated with Nested Named Entities // Bioinformatics. 2023. Vol. 39. No. 4. Article btad161. doi
- Глава книги Rofin M., Mikhailov V., Florinsky M., Kravchenko A., Tutubalina E., Shavrina T., Karabekyan D., Artemova E. Vote’n’Rank: Revision of Benchmarking with Social Choice Theory, in: Proceedings of the 17th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics. Dubrovnik : Association for Computational Linguistics, 2023. P. 670-686.
- Статья Alimova I., Tutubalina E., Nikolenko S. I. Cross-Domain Limitations of Neural Models on Biomedical Relation Classification // IEEE Access. 2022. Vol. 10. P. 1432-1439. doi
- Статья Sakhovskiy A., Tutubalina E. Multimodal model with text and drug embeddings for adverse drug reaction classification // Journal of Biomedical Informatics. 2022. Vol. 135. Article 104182. doi
- Глава книги Alekseev A., Tutubalina E., Kwon S., Nikolenko S. I. Near-Zero-Shot Suggestion Mining with a Little Help from WordNet, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 10th International Conference, AIST 2021, Tbilisi, Georgia, December 16–18, 2021, Revised Selected Papers / Ed. by E. Burnaev, D. I. Ignatov, S. Ivanov, M. Khachay, O. Koltsova, A. Kutuzov, Sergei O. Kuznetsov, N. Loukachevitch, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, J. Saramäki, A. Savchenko, E. Tsymbalov, E. Tutubalina. Cham : Springer, 2022. doi P. 23-36. doi
- Глава книги Alimova I., Tutubalina E. Selection of Pseudo-Annotated Data for Adverse Drug Reaction Classification Across Drug Groups, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 10th International Conference, AIST 2021, Tbilisi, Georgia, December 16–18, 2021, Revised Selected Papers / Ed. by E. Burnaev, D. I. Ignatov, S. Ivanov, M. Khachay, O. Koltsova, A. Kutuzov, Sergei O. Kuznetsov, N. Loukachevitch, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, J. Saramäki, A. Savchenko, E. Tsymbalov, E. Tutubalina. Cham : Springer, 2022. doi P. 37-44. doi
- Статья Banda J. M., Tekumalla R., Wang G., Yu J., Liu T., Ding Y., Artemova E., Tutubalina E., Chowell G. A Large-Scale COVID-19 Twitter Chatter Dataset for Open Scientific Research—An International Collaboration // Epidemiologia. 2021. Vol. 2. No. 3. P. 315-324. doi
- Статья Magge A., Tutubalina E., Miftahutdinov Z., Алимова И. С., Dirkson A., Verberne S., Weissenbacher D., Gonzalez-Hernandez G. DeepADEMiner: a deep learning pharmacovigilance pipeline for extraction and normalization of adverse drug event mentions on Twitter // Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA. 2021. Vol. 28. No. 10. P. 2184-2192. doi
- Глава книги Malykh V., Porplenko D., Tutubalina E. Generating Sport Summaries: A Case Study for Russian, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts: 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020, Revised Selected Papers / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, D. I. Ignatov, M. Khachay, O. Koltsova, A. Kutuzov, Sergei O. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, M. Pelillo, A. Savchenko, E. Tutubalina. Vol. 12602. Cham: Springer, 2021. doi P. 149-161. doi
- Глава книги Loukachevitch N., Artemova E., Batura T., Braslavski P., Denisov I., Ivanov V., Manandhar S., Pugachev A., Tutubalina E. NEREL: A Russian Dataset with Nested Named Entities, Relations and Events, in: International Conference Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP 2021. Shoumen, BULGARIA: Association for Computational Linguistics, 2021. P. 876-886.
- Глава книги Sakhovskiy A., Izhevskaia A., Pestova A., Tutubalina E., Malykh V., Smurov I., Artemova E. RuSimpleSentEval-2021 Shared Task: Evaluating Sentence Simplification for Russian, in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Papers from the Annual International Conference “Dialogue” (2021) Issue 20: Основной том. -, 2021. Ch. 161. P. 607-617.
- Статья Tutubalina E., Алимова И. С., Мифтахутдинов З., Sakhovskiy A., Malykh V., Nikolenko S. I. The Russian Drug Reaction Corpus and Neural Models for Drug Reactions and Effectiveness Detection in User Reviews // Bioinformatics. 2021. Vol. 37. No. 2. P. 243-249. doi
- Статья Alimova l., Tutubalina E. Multiple features for clinical relation extraction: A machine learning approach // Journal of Biomedical Informatics. 2020. Vol. 103. P. 1-9. doi
- Глава книги Shenbin I., Alekseev A., Tutubalina E., Malykh V., Nikolenko S. I. RecVAE: A new variational autoencoder for top-n recommendations with implicit feedback, in: WSDM '20: Proceedings of the 13th International Conference on Web Search and Data Mining. Association for Computing Machinery (ACM), 2020. doi P. 528-536. doi
- Глава книги Artemova E., Batura T., Golenkovskaya A., Ivanin V., Ivanov V., Sarkisyan V., Smurov I., Tutubalina E. So What’s the Plan? Mining Strategic Planning Documents, in: Digital Transformation and Global Society. DTGS 2020 Vol. 1242. Springer, 2020. doi P. 208-222. doi
Лекции от IT-специалистов и курсы по NLP — что ждет участников Международной школы-конференции по ИИ
Питерская Вышка совместно с VK запускает Международную школу-конференцию по искусственному интеллекту (ISSCAI) для студентов старших курсов, аспирантов, молодых ученых и разработчиков. Она пройдет в кампусе с 1 по 7 июля. Слушатели посетят профильные курсы и лекции по NLP, компьютерному зрению, языковым моделям в химии и многому другому. Для участия необходимо подать тезисы исследования до 28 мая.