title: Study on machine learning methods for text summarization
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Сизанов Алексей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Илямакова Наталья Юрьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Iliamakova Natalia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Добрынин Владимир Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Dobrynin Vladimir Iurevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:26:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:26:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040242
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13632
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Задача автоматического реферирования приобрела особую актуальность в наши дни, в эпоху развития современных цифровых технологий, когда объемы данных безостановочно растут. В данной работе рассмотрен такой подход к реферированию, как извлечение из текстов наиболее важных предложений. Важность предложения складывалась из важности входящих в него слов. Для подсчета полезности (важности) слова использовалась такая мера, как взаимная информация между словом и кластером. Кроме того рассматривались и сравнивались два метода кластеризации: Information Bottleneck и К-средних. На основе различных подходов был разработан алгоритм для автоматического реферирования текста, а затем с помощью полученного алгоритма строились рефераты к текстовым документам и сравнивались с "идеальными" рефератами и рефератами, построенными другими системами.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The task of text summarization has acquired a special urgency in our days, in the era of the development of modern digital technologies, when the volume of data is continuously growing. In this work,  such an approach to abstracting as extracting from the texts of the most important sentences are considered. The importance of the sentence was made up of the importance of words entering into it.To calculate the usefulness (importance) of the word, a measure was used such as the mutual information between the word and the cluster. In addition, two clustering methods were considered and compared: Information Bottleneck and K-means. Based on various approaches, an algorithm was developed for automatic text summarization, and then, using the algorithm, text documents were summarized and the summaries were compared with "ideal" summaries and summaries constructed by other systems.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Реферирование документов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: взаимная информация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Text summarization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Information Bottlenec
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: mutual informatiom
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Study on machine learning methods for text summarization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование методов машинного обучения для автоматического реферирования документов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Ilyamakova_Natalya.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13632/1/VKR_Ilyamakova_Natalya.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 698,08 kB
resources.filename: reviewSV_review_eng.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13632/2/reviewSV_review_eng.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,32 MB
resources.filename: reviewSV_recenziya.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13632/3/reviewSV_recenziya.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,32 MB
resources.filename: reviewSV_stt08162_Sizanov_Aleksej_Vladimirovich_(reviewer)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13632/5/reviewSV_stt08162_Sizanov_Aleksej_Vladimirovich_%28reviewer%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,13 kB
resources.filename: reviewSV_stt08162_Sizanov_Aleksej_Vladimirovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13632/6/reviewSV_stt08162_Sizanov_Aleksej_Vladimirovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,05 kB
resources.filename: reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13632/7/reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,59 kB