title: Thematic attribution of Russian texts using derivational analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Алексеева Светлана Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Alekseeva Svetlana Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Токарева Анна Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Tokareva Anna Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Азарова Ирина Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Azarova Irina Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:50:48Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:50:48Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 070582
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40377
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе предпринимается попытка разработки базового алгоритма тематической атрибуции с использованием деривационного анализа. Для решения поставленной задачи используются как статистические и лингвистические методы определения темы текста. В теоретической части данного исследования рассматриваются  вопросы автоматического тематического аннотирования и описываются основополагающие принципы деривационного анализа. В практической части работы применяются гибридные подходы к выделению тематически маркированных слов, включая качественные методы, основанные на экспертных оценках, и количественные методы, опирающиеся на подсчет коэффициента тематичности. Среднее значение эффективности предложенного алгоритма показало результат в 70 %.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The graduation qualification paper represents an attempt to develop a basic algorithm for thematic attribution using derivational analysis. Both statistical and linguistic methods of topic modelling are applied to solve the problem in question. This study deals with the theoretical issues of automatic thematic annotation and describes the fundamental principles of derivational analysis. The practical part of the work relies on hybrid approaches to the extraction of thematically labeled words. Among these methods are qualitative methods based on expert evaluations and quantitative methods drawn on the thematicality coefficient calculation. The average efficiency of the proposed algorithm showed the result of 70%.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тематическая атрибуция
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тема
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: деривация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тематически маркированная лексика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: терминологичность.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: thematic attribution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: topic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: derivation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: thematically labeled lexicon
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: terminology.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Thematic attribution of Russian texts using derivational analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Процедура тематической атрибуции русских текстов с использованием деривационного анализа
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Procedura_tematiceskoj_atribucii_Tokareva.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40377/2/VKR_Procedura_tematiceskoj_atribucii_Tokareva.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 5,7 MB
resources.filename: reviewSV_Soglasie_AzarovaIV.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40377/3/reviewSV_Soglasie_AzarovaIV.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 12,7 kB
resources.filename: reviewSV_st070582_Tokareva_Anna_Aleksandrovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40377/4/reviewSV_st070582_Tokareva_Anna_Aleksandrovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,78 kB