title: Automatic identification of topics associated with the COVID-19 pandemic in the Russian-language social media corpus
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гусева Наталья Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Guseva Natala Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Смирнова Владлена Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Smirnova Vladlena Dmitrievna
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 Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:39:39Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:39:39Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 079692
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/31122
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Одним из направлений обработки естественного языка является тематическое моделирование. В настоящее время это направление находит  широкое  применение в исследовании социальных сетей и тематическое моделирование на материале постов пользователей той или иной социальной сети. Результат подобного анализа может помогать задавать вектор развития определенной области, выявляя ключевые и актуальные для пользователей темы. 
  Целью данной работы является разработка гибридной тематической модели корпуса текстов, совмещающей в себе вероятностную тематическую модель LDA и модель распределенных векторов RuBERT. Данное исследование может быть использовано социологами и психологами в мониторинге новостных сообщений и социальных сетей. В связи с этим тема магистерской диссертации является актуальной и имеет непосредственное практическое применение.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: One of the NLP approaches is topic modeling. Currently, it is widely used in the study of social networks and topic modeling based on posts of users of a particular social network. Identifying key and relevant topics for users, the result of such an analysis can help to set the vector for the development of a certain field. 
  The purpose of this work is to develop a hybrid topic model of the text corpus that combines the probabilistic topic LDA model and the RuBERT distributed vector model. This research can be used by sociologists and psychologists in monitoring news reports and social networks. In this regard, the topic of the master's thesis is relevant and has direct practical application.
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: RuBERT
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: социальные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: transformers
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: RuBERT
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: transformers
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic identification of topics associated with the COVID-19 pandemic in the Russian-language social media corpus
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое определение тем, ассоциированных с пандемией COVID-19, в русскоязычном корпусе социальных медиа
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Smirnova_Vlada_VKR_1_1__1_.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31122/1/Smirnova_Vlada_VKR_1_1__1_.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 3,41 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_V_D_Smirnova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31122/2/reviewSV_Otzyv_V_D_Smirnova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 235,8 kB