Машинные методы тематического моделирования коллекции учебных текстов на естественном языке
УДК 519.67+004.942
Аннотация
Представлены результаты разработки информационных технологий машинных методов анализа текстовых данных и оценки погрешностей классификации на этапах тематического моделирования. Исследование проводится на примере задачи обработки текстовых данных коллекции выпускных квалификационных работ кафедры информатики, которые подготовлены и защищены в последние годы студентами ФМиИТ АлтГУ.
Основные результаты работы состоят в следующем: выбраны актуальные направления использования машинных методов и задач тематического моделирования в учебном процессе; проведено обоснование общего алгоритма решения задачи тематического анализа коллекций учебных материалов; разработаны информационные технологии тематического моделирования и получены оценки погрешностей анализа на совокупности тестовых документов. Показано, что использование машинных методов тематического моделирования и информационных технологий их поддержки возможно как в учебном процессе, так и при подготовке учебно-методических материалов.
Скачивания
Metrics
Литература
Ерланова Р.Е. и др. Тематическое моделирование текстовых учебных материалов по информатике средствами языка R // Известия АлтГУ. 2018. № 4(102). DOI: 10.14258/izvasu(2018)4-12.
Махина Е. Д., Пальчунов Д. Е. Программная система для определения речевых действий в текстах естественного языка // Вестник НГУ. Серия : Информационные технологии. 2018. Т. 16. № 4. DOI: 10.25205/1818-7900-2018-16-4-95-106.
Коляда А.С. и др. Применение латентного размещения Дирихле для анализа публикаций из наукометрических баз данных // Pratsi. 2014. № 1 (43).
Леонова Ю. В., Федотов А.М. Извлечение знаний и фактов из текстов диссертаций и авторефератов // Системный анализ и информационные технологии : Тр. V Меж. конф. Красноярск, 2013. Т. 1.
Dezhao S., Schilder F., Smiley C., Brew C., Zielund T., Bretz H., Martin R., Dale C., Pomerville S., Duprey J., Miller T., and Harrison J. TR Discover: a natural language interface for querying and analyzing interlinked datasets. Proc. 14th Intern. conf. on the Semantic Web: ISWC 2015. Springer Intern. Publ., 2015.
Chen F. Topic Modeling of Document Metadata for Visualizing Collaborations over Time / P. Chiu, S. Lim // Proc. of the Int. Conf. on Intelligent User Interfaces (IUI), 2016. DOI: 10.1145/2856767.2856787.
Бабкина Н.С., Смолякова Л.Л. Проблемы реализации тематического моделирования в учебном процессе : сб. научн. ст. Межд. конф «Ломоносовские чтения на Алтае: фундаментальные проблемы науки и техники». 2018. URL: https://sites.google.com/site/lomchten/ .
Федотов А.М., Прозоров О.В., Федотова О.А., Бапанов А.А. О подходе к тематической классификации документов // Вестник НГУ. Серия : Информационные технологии. 2017. Т. 15. № 1.
Половикова О.Н., Бабкина Н.С., Смолякова Л.Л. Анализ проблематики тематического моделирования // МАК : «Математики — Алтайскому краю» : сб. трудов Всерос. конф. по математике с междунар. участием. Барнаул, 2018.
Леонова Ю.В., Федотов А.М., Федотова О.А. О подходе к классификации авторефератов диссертаций по темам // Вестник НГУ Серия : Информационные технологии. 2017. Т. 15. № 1. DOI: 10.25205/1818-7900-2017-15-1-47-58.
