title: Probabilistic modeling in document classification
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Староверова Ксения Юрьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Staroverova Ksenia Urevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Халиуллина Лия Рауфовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Haliullina Lia Raufovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Буре Владимир Мансурович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Bure Vladimir Mansurovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:24:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:24:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040367
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26367
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В настоящее время большой популярностью пользуются различные статистические методы обработки текста, в частности, вероятностное тематическое моделирование. В данной работе рассматриваются модели, использующиеся в задачах классификации коллекций документов. Выделена проблема отсутствия готовой качественной обучающей выборки для множественной классификации. Предложено решение в виде создания обучающей выборки путем нечеткой кластеризации. Описан алгоритм построения модели классификации коллекции документов с обучением на выборке, созданной в результате предложенного решения.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Currently, various statistical methods of text processing are very popular, especially, probabilistic topic modeling. In this paper, we consider the models used in the classification of document collection. The problem of the lack of a ready-made high-quality training sample for multiple classification is highlighted. A solution is proposed in the form of creating a training sample by soft clustering. An algorithm for constructing a classification model for a collection of documents with training on a sample created as a result of the proposed solution is described.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: вероятностная тематическая модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нечеткая кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LDA
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ARTM
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: регуляризаторы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: probabilistic topic model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: soft clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LDA
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ARTM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regularizers
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Probabilistic modeling in document classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Вероятностное моделирование в классификации коллекции документов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Khaliullina_Liya.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26367/1/Khaliullina_Liya.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,07 MB
resources.filename: reviewSV_Recenzia_na_VKR_Lii_Haliullinoj.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26367/2/reviewSV_Recenzia_na_VKR_Lii_Haliullinoj.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 221,2 kB