Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77706| Title: | Topic modeling and text classification |
| Authors: | Сайберт, С. М. |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Смирнова, Ульяна Александровна |
| Keywords: | электронный ресурс; труды учёных ТПУ; topic modeling; LDA; LSA; NMF; TF-IDF; texts |
| Issue Date: | 2023 |
| Publisher: | Томский политехнический университет |
| Citation: | 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. |
| Abstract: | 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 |
| Appears in Collections: | Материалы конференций |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| conference_tpu-2023-C85_V1_p285-290.pdf | 801,08 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.