title: Automatic restoration of event chronology in news publications in Russian
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Лепихин Тимур Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Альбрант Сергей Евгеньевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Albrant Sergei
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Малинина Мария Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Malinina Mariia Аnаtolevnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:53Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:53Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 032827
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11081
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа посвящена вопросу автоматического восстановления хронологии событий по новостным публикациям на русском языке. В качестве корпуса для исследования была собрана коллекция новостных публикаций. Описан алгоритм определения темпоральных выражений с соответствующими им событиями. Исследована возможность восстановления хронологии событий с помощью различных методов машинного обучения: линейная регрессия, наивный Байесовский классификатор, дерево принятия решения. Проанализирована эффективность применения каждого из методов и произведено сравнение полученных результатов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work is devoted to the issue of automatic restoration of event chronology in news publications in Russian. As a body for research, a collection of news articles was collected. An algorithm for determining temporal expressions with the corresponding events is described. The possibility of restoration of event chronology using various methods of machine learning (such as linear regression, naive Bayesian classifier, decision tree) is explored. The effectiveness of each of the methods is analyzed and the results are compared.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: восстановление хронологии
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: хронология событий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: темпоральные выражения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: новостные публикации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: restoration of chronology
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: event chronology
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: temporal expressions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: text processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: news publications
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic restoration of event chronology in news publications in Russian
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое восстановление хронологии событий по новостным публикациям на русском языке
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diplom_Albrant-1_(1).pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11081/1/diplom_Albrant-1_%281%29.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 368,21 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Albrant.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11081/2/reviewSV_Otzyv_Albrant.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 25 kB
resources.filename: reviewSV_2017_bak_PMI_TP_AlbrantSE.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11081/3/reviewSV_2017_bak_PMI_TP_AlbrantSE.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 200,74 kB
resources.filename: reviewSV_st008126_Malinina_Mariya_Anatolevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11081/4/reviewSV_st008126_Malinina_Mariya_Anatolevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,85 kB