title: Investigation of automatic text summarisation methods
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ашихмин Илья Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Новосёлова Анастасия Максимовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Novosyolova Anastasiia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Михайлова Елена Георгиевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Mikhailova Elena Georgievnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 032792
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11076
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассмотрены основные подходы к экстракционному реферированию одиночных документов. Описаны несколько алгоритмов, представляющих различные подходы, а именно алгоритмы TextRank, LSA и k-means. Также описаны способы оценки их качества.   Проведена оценка применимости этих алгоритмов к текстам на русском языке. Представлено сравнение этих алгоритмов по нескольким метрикам в применении к набору, состоящем из 35300 русскоязычных новостных статей, а также приведены примеры работы алгоритмов. В ходе оценки алгоритм TextRank показал лучшие результаты среди рассмотренных алгоритмов.  Также проведена оценка и сравнение двух возможных модификаций алгоритма TextRank, одна из которых показала более высокие оценки по сравнению с оригинальным алгоритмом.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In work the main approaches to extractive summarization of single documents are considered. Algorithms TextRank, LSA and k-means, which represent various approaches, are described. Ways of evaluation of these algorithms are also described.   The assessment of applicability of these algorithms to texts in Russian is carried out. Comparison of these algorithms on several metrics in the application to set, that consists of 35300 Russian-language news articles, is presented and also examples of work of algorithms are given. During evaluation the algorithm TextRank has shown the best results among the considered algorithms.  The evaluation and comparison of two possible modifications of an algorithm TextRank is carried also out. One of these modification has shown better results in comparison with an original algorithm.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Экстракционное реферирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оценка алгоритмов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сравнение алгоритмов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Exctractive summarization algorithms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: evaluation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: TextRank
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Latent semantic analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: k-means
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Investigation of automatic text summarisation methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование методов автоматического реферирования текстов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diploma_Novosyolova_Anastasiia.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11076/1/Diploma_Novosyolova_Anastasiia.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 308,99 kB
resources.filename: reviewSV_Scan0001.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11076/2/reviewSV_Scan0001.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 419,84 kB
resources.filename: reviewSV_stt00846_Ashixmin_Ilya_Alekseevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11076/3/reviewSV_stt00846_Ashixmin_Ilya_Alekseevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,55 kB
resources.filename: reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11076/4/reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,59 kB