Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77706| Название: | Topic modeling and text classification |
| Авторы: | Сайберт, С. М. |
| Научный руководитель: | Смирнова, Ульяна Александровна |
| Ключевые слова: | электронный ресурс; труды учёных ТПУ; topic modeling; LDA; LSA; NMF; TF-IDF; texts |
| Дата публикации: | 2023 |
| Издатель: | Томский политехнический университет |
| Библиографическое описание: | Сайберт, С. М. Topic modeling and text classification / С. М. Сайберт ; науч. рук. У. А. Смирнова ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет // Лингвистические и культурологические аспекты современного инженерного образования : сборник тезисов IV Международной научно-практической конференции «Лингвистические и культурологические аспекты современного инженерного образования» памяти кандидата педагогических наук, доцента Н.А. Качалова, Томск, 15-17 ноября 2023 г. — Томск : Изд-во ТПУ, 2023. — С. 285-290. |
| Аннотация: | Natural language processing (NLP) is a part of machine learning and deep learning that works with texts. Topic modeling is one of NLP methods that represents a document collection. This progressive way of text processing can be used by linguists in their work. This article contains an example of topic modeling implementation. The most popular methods were applied to extract 5 topics from document collection |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77706 |
| Располагается в коллекциях: | Материалы конференций |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| conference_tpu-2023-C85_V1_p285-290.pdf | 801,08 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.