title: Key phrase extraction from Twitter messages
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Давыденко Александр Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Davydenko Aleksandr Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Миронов Андрей Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Mironov Andrej Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Попова Светлана Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Popova Svetlana Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:08Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:08Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040293
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25815
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе исследуется проблема извлечения ключевых фраз из постов в социальной сети "Твиттер". За основу взят имеющийся опыт решения данной задачи для английского языка и предпринята попытка адаптировать успешный подход(с использованием joint-layer neural network) для решения той же задачи для русскоязычных твиттов. Также представлен сравнительный анализ для данного метода и нескольких baseline (базовых) методов решения подобных задач в этой области. По итогам работы сделан вывод о том, что обозначенный выше подход, основанный на использовании  joint-layer neural network демонстрирует высокую точность и хорошую полноту при обработке как англоязычных, так и русскоязычных твитов, т.е попытку адаптировать его для анализа текстов на русском языке можно назвать успешной.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper investigates the problem of extracting key phrases from posts on the social network Twitter. The paper based on the existing experience in solving this problem for the English language and an attempt is made to adapt a successful approach (using a joint-layer neural network) to solve the same problem for Russian-language tweets. Also a comparative analysis for this method and several baseline (basic) methods for solving similar problems in this area was presented. Summarizing results of the work, it was concluded that the above-mentioned approach based on the using of a joint-layer neural network demonstrates high accuracy and good completeness when processing English-language and Russian-language tweets as well. It means that an attempt to adapt this approach for analyzing texts in Russian can be call successful.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ключевые слова
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ключевые фразы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: tf-idf
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: твиттер
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: keyphrase
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: keywords
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: tf-idf
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: twitter
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Key phrase extraction from Twitter messages
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка метода извлечения ключевых фраз из постов социальной сети "Твиттер"
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: untitled_1.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25815/1/untitled_1.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 532,69 kB
resources.filename: reviewSV_AMironov_otzyv_10_iun_2019_16_14_37.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25815/2/reviewSV_AMironov_otzyv_10_iun_2019_16_14_37.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 836,34 kB