title: Modeling questions in dialogue (based on interviews in the regional press)
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Паничева Полина Вадимовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Paniceva Polina Vadimovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Тарасова Маргарита Алексеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Tarasova Margarita Alekseevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Николаев Илья Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Nikolaev Ila Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:39:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:39:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 080329
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/31242
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Магистерская диссертация посвящена моделированию вопросов в интервью региональной прессы. В работе была сделана попытка создания вопросно-ответной системы на русском языке для электронного регионального издания, основанной на модели дистрибутивной семантики Word2vec. Для достижения поставленной цели мы рассмотрели основные подходы к построению вопросно-ответных систем, собрали корпус вопросов и ответов, провели их лингвистическую обработку, обучили Word2vec модель и оценили точность, полноту и F-меру. В работе подтверждается гипотеза, состоящая в том, Word2vec позволяет учитывать семантические особенности текстов вопросов и ответов, поэтому эта модель может применяться для построения вопросно-ответных систем.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The master's thesis is devoted to modeling questions in regional interviews. In this work, an attempt was made to create a question-answering system in Russian based on the Word2vec distribution semantics model for an electronic regional publication. To achieve this goal, we considered the main approaches to building question-answering systems, collected a corpus of questions and answers, carried out their linguistic processing, trained the Word2vec model and evaluated the precision, recall and F-measure. The paper confirms the hypothesis that Word2vec allows you to consider the semantic features of the texts of questions and answers, therefore this model can be used to build question-answering systems.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Вопросно-ответная система
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Word2vec
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: региональный текст
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: интервью
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Question-answering system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Word2vec
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regional text
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: interviews
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Modeling questions in dialogue (based on interviews in the regional press)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Моделирование вопросов в диалоге (на материалах интервью в региональной прессе)
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Magisterskaa_dissertacia_Tarasovoj_M.A._RKI__pdf_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31242/1/Magisterskaa_dissertacia_Tarasovoj_M.A._RKI__pdf_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 4,28 MB
resources.filename: Magisterskaa_dissertacia_Tarasovoj_M.A._KL.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31242/2/Magisterskaa_dissertacia_Tarasovoj_M.A._KL.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 5,91 MB
resources.filename: reviewSV_OtzyvVKR_TarasovaM.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31242/3/reviewSV_OtzyvVKR_TarasovaM.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 106 kB