Образовательная программа: «Прикладная и экспериментальная лингвистика» Профиль: «Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии»
Скачать 0.71 Mb.
|
ЗАКЛЮЧЕНИЕВ данной работе была представлена автоматическая кластеризация документов с присвоением тематических меток. Для проведения экспериментов была написана компьютерная программа, позволяющая кластеризовать документы и выделять тематические метки из корпуса новостных текстов, используя множество тонких настроек алгоритма. Мы считаем, что поставленная цель достигнута – документы кластеризованы, конструкции выделены, тематические метки расставлены. Развивая идеи Стефановича, мы смогли извлечь достаточно неплохие тематические конструкции, которые почти не требуют постобработки. Но это не значит, что на этом следует остановиться. Полученные результаты можно назвать промежуточными и, в зависимости от дальнейшего направления работы, их можно адаптировать в ту или иную сторону, поэтому в программу уже заложена возможность тонкой настройки на всех уровнях работы. В дальнейшем мы планируем приступить к разработке рекомендательных систем для сайта Рупостерс. После проведения дополнительных экспериментов и подготовки черновой версии алгоритма мы планируем связаться с руководителем портала и предложить внедрить алгоритм на сайт, но это потребует дополнительные ресурсы. А данную работу можно считать оконченной. Список литературыНовая философская энциклопедия в 4-х томах / под ред. Степина В.С. — М.: Ин-т философии РАН, Нац. обществ.-науч. фонд, Мысль, 2000—2001. Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона в 86 т. — СПб. АО «Ф. А. Брокгауз — И. А. Ефрон», 1890—1907. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях — М.: Статистика, 1980. — 152 с. Терентьев П. В. Метод корреляционных плеяд / Вестник ЛГУ. — 1959. — № 9. — С. 137—141. Trion R. G. Cluster analysis. — L.: Ann Arbor Edwards Bros. — 1939. — 139 p. Мандель И.Д. Кластерный анализ — М.: Финансы и статистика, 1988 — 176 с. Воронцов К.В. Машинное обучение (курс лекций) — публикация на сайте http://www.machinelearning.ru Jain A., Murty M., Flynn P. Data clustering: A review // ACM Computing Surveys. — 1999. — Vol. 31, no. 3. — Pp. 264–323. Лагутин М. Б. Наглядная математическая статистика. — М.: П-центр, 2003. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. Rosenberg A. and Hirschberg J. Detecting pitch accent using pitch-corrected energy-based predictors. — In Interspeech, 2007 Четвёркин И. И. Кластеризация оценочных слов по тональности на основе марковских цепей // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. Вып. 16 / 2013. Шмулевич, М. М., Пивоваров, В. С., Киселев, М. В. Метод кластеризации текстов, учитывающий совместную встречаемость ключевых терминов, и его применение к анализу тематической структуры новостного потока, а также ее динамики. – Уральский федеральный университет, 2005 Aggarwal, Charu C., ChengXiang Zhai A survey of text clustering algorithms // Mining Text Data, 77–128. Springer, 2012. Savova, Guergana, T. Pedersen, A. Purandare, A.Kulkarni Resolving ambiguities in biomedical text with unsupervised clustering approaches – University of Minnesota Supercomputing Institute Research Report, 2005 Schütze, H. Automatic word sense discrimination // Computational linguistics 24 / 1. – MIT Press, 1998. С. 97–123. Navigli, R. Word Sense Disambiguation: A Survey // ACM Computing Surveys 41 (2). – ACM, 2009. C. 1–69. Lin, D.; Pantel, P. Discovering word senses from text // 8th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD). - Edmonton, Canada, 2002. C. 613–619. Lin, D. Automatic retrieval and clustering of similar words // 17th International Conference on Computational linguistics (COLING). - Montreal, Canada, 1998. C. 768–774. Филлмор Ч. Дело о падеже; Дело о падеже открывается вновь. - В кн.: Новое в зарубежной лингвистике, вып. X. - М., 1981 Fillmore Ch.J. 1982c – Frame semantics // Linguistics in the morning calm: Selected papers from the SICOL-1981. – Seoul: Hanship, 1982. – P. 111- 137. Fillmore, Ch. J.; Kay, P.; O’Connor, M. C. 1988. Regularity and idiomaticity in grammatical constructions: The case of LET ALONE // Language, 64.3, 501—538 Goldberg, A. 1995. Constructions: A Construction Grammar Approach to Argument Structure. Chicago: University of Chicago Press. Stefanowitsch, A.; Gries, S. Th. 2003. Collostructions: investigating the interaction between words and constructions // International Journal of Corpus Linguistics 8.2, 209—43. Gries, Stefan Th., Anatol Stefanowitsch 2004. Extending collostructional analysis: a corpus-based perspective on ‘alternations’. International Journal of Corpus Linguistics 9 (1). Pp. 97–129 Stefanowitsch, A., Gries, S. Th. 2005. Covarying collexemes // Corpus Linguistics and Linguistic Theory 1.1, 1—43. Woolf B. The log likelihood ratio test [the G-test]. Methods and tables for tests of heterogeneity in contingency tables // Ann. Human Genetics. 1957. V. 21. P. 397-409. Кендалл М. Дж., Стьюарт А, Статистические выводы и связи. — М.: Наука, 1973. Luhn H.P. A Statistical Approach to Mechanized Encoding and Searching of Literary Information. IBM Journal of Research and Development. 1957, vol. 1, no. 4, pp. 309–317. Солтон Д. Автоматическое индексирование и реферирование // Динамические библиотечно-информационные системы. - Москва: Изд. Мир, 1979. - С. 90–132. Соколов, А.Н. Внутренняя речь и понимание // Ученые записки государственного научно-исследовательского ин-та психологии. – М., 1941. - Т.2. - С. 99-146 Камшилова, О.Н. Малые формы научного текста: ключевые слова и аннотация (информационный аспект) //Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. - 2013. - № 156. - С. 106-117. Сахарный, Л.В. Набор ключевых слов как тип текста /Л.В. Сахарный, А.С. Штерн //Лексические аспекты в системе профессионально-ориентированного обучения иноязычной речевой деятельности. – Пермь: Перм. политехн. ун-т, 1988. - С. 34−51 Виноградова Н.В., Иванов В.К. Современные методы автоматизированного извлечения ключевых слов из текста // Информационные ресурсы России. – Москва : ФГБУ "Российское энергетическое агентство" Минэнерго РФ, 2015. Шереметьева, С.О. Методы и модели автоматического извлечения ключевых слов / С.О. Шереметьева, П.Г. Осминин //Вестник Южно-Уральского государственного ун-та. - 2015. - № 1, т.12. - С. 76-81. Абрамов, Е.Г. Подбор ключевых слов для научной статьи //Научная периодика: проблемы и решения. - 2011. - № 2. - С. 35−40. Гринева, М. Анализ текстовых документов для извлечения тематически сгруппированных ключевых терминов /М. Гринева, М. Гринев //Труды Института системного программирования РАН. Т.16. - 2009. - С. 155-165. Большакова Е.И., Клышинский Э.С., Ландэ Д.В. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика – Москва, 2011 Баканова, Н.Б. Исследование ключевых слов как инструмент оптимизации управления электронными документами [Электронный ресурс] /Н.Б. Баканова, И.В. Усманова //Современные проблемы науки и образования: электрон. науч. журн. – 2014. - № 2. Н.Э. Ефремова, Е.И. Большакова, А.А. Носков, В.Ю. Антонов Терминологический анализ текста на основе лексико-синтаксических шаблонов – Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: по материалам ежегод. Междунар. конф. «Диалог‘2010». Вып. 9(16). - Москва: Изд-во РГГУ, 2010. - С. 124-129. Маннинг, К.Д. Введение в информационный поиск: пер. с англ. – Вильямс, 2011 Рубцова, Ю.В. Методы автоматического извлечения терминов в динамически обновляемых коллекциях для построения словаря эмоциональной лексики на основе микроблоговой платформы Twitter // Доклады ТУСУРа. – Томск, 2014. - № 3(33). – С. 140-144 Лукашевич, Н.В. Комбинирование признаков для автоматического извлечения терминов /Н.В. Лукашевич, Ю.М. Логачев // Вычислительные методы и программирование. Т.11. - 2010. - С. 108-116. Миронова Д.М. Автоматизированная классификация древних рукописей по степени текстовой близости (На материале 525 списков славянского Евангелия от Матфея XI-XVI вв.). Автореф. дис. канд. филол. наук. СПб., 2016. |
Похожие:
 | Задачи и методы их решения, общие для корпусной лингвистики, машинного перевода и компьютерной лексикографии 8 |  | Прикладная лингвистика: разработка концепции научно-образовательного комплекса «Интеллектуальные энергосистемы (Smart Grid)» |
| Прикладная лингвистика: разработка концепции научно-образовательного комплекса «Интеллектуальные энергосистемы (Smart Grid)» | | Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 45.... |
| Прагма-коммуникативный анализ языковой репрезентации улыбки в современной художественной англоязычной литературе | | Нормативные документы для разработки ооп впо по направлению подготовки 035700. 68 Лингвистика и профилю подготовки Межкультурная... |
| Теоретическая лингвистика и судебная лингвистическая экспертиза : монография / К. И. Бринев; под редакцией Н. Д. Голева. – Барнаул... | | Правила подготовки и защиты курсовой работы и выпускной квалификационной работы по образовательной программе «Фундаментальная и прикладная... |
| П. П. Рабочая программа производственной практики для студентов, обучающихся по направлению подготовки 230700. 62 «Прикладная информатика»,... | |