title: Topic modelling of Russian texts based on lemmata and lexical constructions
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Азарова Ирина Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Седова Анастасия Георгиевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sedova Anastasiia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Митрофанова Ольга Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Mitrofanova Olga Аleksаndrovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2017-09-29T14:13:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2017-09-29T14:13:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 032711
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/8184
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа посвящена усовершенствованию методов вероятностного тематического моделирования, направленных на выявление скрытых взаимосвязей между словами, документами и темами в текстовых коллекциях. В большинстве тематических моделей темы представлены исключительно униграммами, что в некоторых случаях влечет за собой ухудшение точности и повышает сложность содержательной интерпретации выделяемых тем. Нами предложен новый алгоритм на основе метода LDA, позволяющий автоматически выделять в корпусе словосочетания, состоящие из двух слов, и добавлять их в тематические модели. В практической части данного исследования описана работа алгоритма и приведены результаты его применения в автоматической обработке двух корпусов русского языка: корпуса текстов по радиоэлектронике, ракетостроению и технике и корпуса текстов на лингвистическую тематику.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The graduation qualification paper is devoted to the improvement of topic modelling algorithms aimed at extraction of latent relations between words, documents and topics in processed corpora. In the majority of cases topics generated by topic models contain only unigrams, so that the interpretation of extracted topics turns out to be a complicated task. This paper presents a new algorithm based on the classic LDA model which provides automatic extraction of bigrams in the given text collection and further incorporation of bigrams into the topic model. In the second part of paper at hand we describe our algorithm in action and discuss results achieved in course of processing the Russian corpora on radioengineering and linguistics.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тематическое моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LDA
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: биграммы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: topic modelling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LDA
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bigrams
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Topic modelling of Russian texts based on lemmata and lexical constructions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Тематическое моделирование русскоязычных текстов с опорой на леммы и лексические конструкции
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: DIPLOM_FINAL.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/8184/1/DIPLOM_FINAL.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,69 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Sedova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/8184/2/reviewSV_Otzyv_Sedova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 202,16 kB
resources.filename: reviewSV_Sedova_A_G__bak_otz.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/8184/3/reviewSV_Sedova_A_G__bak_otz.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 202,16 kB
resources.filename: reviewSV_st005608_Mitrofanova_Olga_Aleksandrovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/8184/4/reviewSV_st005608_Mitrofanova_Olga_Aleksandrovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,1 kB
resources.filename: reviewSV_st005137_Azarova_Irina_Vladimirovna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/8184/10/reviewSV_st005137_Azarova_Irina_Vladimirovna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 5,22 kB