title: Automatic extraction of news in social media using Weka
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Азарова Ирина Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Короткова Елизавета Алексеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Korotkova Elizaveta
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Митренина Ольга Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Mitrenina Olga Vlаdimirovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2017-09-29T14:13:53Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2017-09-29T14:13:53Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 033871
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/8280
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе исследуется проблема автоматического выделения новостных текстов из социальных сетей при помощи методов машинного обучения. Целью исследования является разработка алгоритма выделения новостных сообщений из корпуса русскоязычных сообщений различной тематики из социальной сети Twitter. В работе рассматриваются теоретические вопросы классификации сообщений при помощи алгоритмов машинного обучения. В практической части исследования описан эксперимент по автоматическому выделению новостных сообщений в социальной сети Twitter с использованием наивного байесовского классификатора, представлены различные способы признакового описания текстов и оценка полученных результатов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper deals with automatic detection of news on social media using machine learning methods and is aimed at developing an algorithm for the extraction of news from a corpus of tweets on different topics in Russian. The paper addresses theoretical issues of social media text classification using machine learning. The paper presents the results of an experiment aimed at automatic detection of news tweets. Naïve Bayes classifier was used to classify the texts. Several sets of document features and algorithms for the description of documents using these features are presented, together with the evaluation of experiment results.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: статистические методы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация текстов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: новостные тексты
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: наивный байесовский классификатор
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: statistical methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: text classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: news
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: naïve Bayes classifier
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic extraction of news in social media using Weka
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое выделение новостных сообщений в социальных сетях с помощью программы Weka
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: ekorotkova-final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/8280/1/ekorotkova-final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 963,37 kB
resources.filename: reviewSV_nauchkuk_korotkova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/8280/2/reviewSV_nauchkuk_korotkova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 202,12 kB
resources.filename: reviewSV_Korotkova_Elizaveta_Alekseevna.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/8280/6/reviewSV_Korotkova_Elizaveta_Alekseevna.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewRev
resources.size: 25,5 kB
resources.filename: reviewSV_st005137_Azarova_Irina_Vladimirovna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/8280/7/reviewSV_st005137_Azarova_Irina_Vladimirovna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 5,48 kB