title: Methods for extracting product information from user ads on social media
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Еленик Константин Ильич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Elenik Konstantin Ilic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Петров Леонид Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Petrov Leonid Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шалымов Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salymov Dmitrij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:49:41Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:49:41Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 086042
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46243
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Целью данной работы является исследование возможности применения методов машинного обучения для извлечения информации из товарных объявлениях в социальных сетях. В данной работе предложен метод подготовки данных для обучения, а также приведено описание экспериментов по обучению языковых моделей. Лучшие из обученных моделей показывают высокое качество обработки объявлений.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The purpose of this work is to explore the possibility of using machine learning methods to extract information from product ads on social networks. In this paper, a method for preparing data for training is proposed, as well as a description of experiments on teaching language models. The best of the trained models show high quality of ad processing.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: большие языковые модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генеративные модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: разметка данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: социальные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: поиск
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: товарный поиск
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: извлечение информации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: суммаризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: large language models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: generative models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data markup
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: search
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: product search
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: information extraction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: summarization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Methods for extracting product information from user ads on social media
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы извлечения информации о продукте из пользовательских объявлений в социальных сетях
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st086042.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46243/2/st086042.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,75 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Petrov_L.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46243/3/reviewSV_Otzyv_Petrov_L.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 15,32 kB