title: Automatic paraphrases recognition in the text corpus of Russian language
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Малафеев Алексей Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Рощина Наталия Юрьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Roshchina Nataliia
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: 2018-07-26T15:18:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:18:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 058481
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12795
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Выпускная квалификационная работа посвящена оценке эффективности методов дистрибутивной семантики при распознавании парафразов в русскоязычных текстах.  Теоретической основой исследования является анализ механизмов перефразирования и подходов к автоматической идентификации парафразов. Практическое содержание исследования состоит в проведении и обработке результатов серии экспериментов по оценке семантической близости пар новостных заголовков на материале русскоязычного корпуса Paraphraser. Векторные представления заголовков получены с помощью алгоритмов семейства word2vec (CBOW, Skip-gram). Для каждой языковой модели подобраны пороговые значения, разделяющие парафразы и не-парафразы, вычислена погрешность и проведён анализ допущенных ошибок.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The master thesis is devoted to the evaluation of distributive semantic methods for paraphrase recognition.  Theoretical background of our project implies the study of paraphrasing techniques and approaches to automatic identification of paraphrases. Practical content of research deals with a series of experiments aimed at measuring semantic similarity of news headlines pairs from Paraphraser corpus. We used word2vec models (CBOW, Skip-gram) in order to obtain distributed vector representations of target phrases. For each model we defined the threshold value which separates paraphrases and non-paraphrases, we calculated precision, recall and F-measure. Error analysis was also performed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание парафразов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дистрибутивная семантика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: word2vec
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: новостные заголовки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: русский язык
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: paraphrase recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: distributional semantics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: word2vec
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: news headlines
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Russian language
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic paraphrases recognition in the text corpus of Russian language
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое распознавание парафразов в русскоязычном корпусе текстов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Roshchina.rtf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12795/1/VKR_Roshchina.rtf
resources.format: RTF
resources.description: Article
resources.size: 7,15 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_NatashaRoshhina.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12795/2/reviewSV_otzyv_NatashaRoshhina.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 36,5 kB
resources.filename: reviewSV_Roshhina_Recenziya.PDF
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12795/3/reviewSV_Roshhina_Recenziya.PDF
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,4 MB