title: Multimodal topic modelling of multilingual corpora of socio-political texts
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Москвина Анна Денисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Moskvina Anna Denisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Петрицкая Ева Олеговна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Petrickaa Eva Olegovna
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: 2023-04-06T21:49:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:49:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 068019
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40027
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматриваются алгоритмы построения мультимодальных тематических моделей и варианты их обучения на многоязычном корпусе текстов. В процессе создания моделей тестируются разные способы лингвистической обработки корпусов текстов и алгоритмы выделения ключевых выражений, реализуемые с помощью библиотек и инструментов RAKE, scikit-learn, Natasha, NLTK и pymorphy2. Производится интеграция алгоритмов выделения ключевых выражений в тематические модели с целью выбора наиболее подходящего способа построения репрезентативных и качественных моделей коллекции документов. Полученные результаты проходят многоаспектную количественную и качественную оценку. Исследование проводится на параллельном корпусе текстов Организации Объединенных Наций (United Nations Parallel Corpus), находящимся в открытом доступе. Результаты работы могут быть применены в задачах обработки текстов на естественных языках, возникших в ответ на растущую потребность анализа документов, а также в дальнейших исследованиях процессов тематического моделирования.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper considers algorithms for constructing multimodal topic models and options for their training on a multilingual corpus of texts. In the process of creating models, various methods of linguistic processing of text corpora and algorithms for highlighting key expressions are tested, using such libraries and toolkits as RAKE, scikit-learn, Natasha, NLTK, and pymorphy2. Key expression selection algorithms are integrated into topic models in order to select the most appropriate way to create representative and qualitative models of a collection of documents. The obtained results undergo a multidimensional quantitative and qualitative assessment. The experiment is conducted on United Nations Parallel Corpus which is available in the public domain. The results of the work can be applied in the tasks of natural language processing that have arisen in response to the growing need for document analysis, as well as in further studies of topic modeling processes.
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: коллекция документов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: корпус текстов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: многоязычный корпус
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ключевые выражения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: topic modelling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: collection of texts
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: text dataset
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multilingual corpus
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: key phrases.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Multimodal topic modelling of multilingual corpora of socio-political texts
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Мультимодальное тематическое моделирование многоязычного корпуса общественно-политических текстов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Petrickaa.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40027/2/VKR_Petrickaa.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,49 MB
resources.filename: reviewSV_Petritskaya_otzyv.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40027/3/reviewSV_Petritskaya_otzyv.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 123,85 kB
resources.filename: reviewSV_st068019_Petrickaa_Eva_Olegovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40027/4/reviewSV_st068019_Petrickaa_Eva_Olegovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,85 kB