| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Солошенко, А. Н. | - |
| dc.contributor.author | Орлова, Ю. А. | - |
| dc.contributor.author | Заболеева-Зотова, А. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2015-04-18T09:16:40Z | |
| dc.date.accessioned | 2017-07-18T09:10:25Z | - |
| dc.date.available | 2015-04-18T09:16:40Z | |
| dc.date.available | 2017-07-18T09:10:25Z | - |
| dc.date.issued | 2015 | - |
| dc.identifier.citation | Солошенко, А. Н. Методы тематической кластеризации применительно к анализу новостных статей / А. Н. Солошенко, Ю. А. Орлова, А. В. Заболеева-Зотова // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2015) : материалы V междунар. науч.-техн. конф. (Минск, 19-21 февраля 2015 года)/ редкол. : В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2015. – С. 555-560. | ru_RU |
| dc.identifier.isbn | 978-985-543-034-7 | - |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/4157 | - |
| dc.description.abstract | Данная работа посвящена проблеме выделения сюжетов и тем из потока новостных сообщений. Кратко рассмотрены алгоритмы кластеризации, такие как алгоритмы k-средних, минимальное покрывающее дерево и др. Проанализированы результаты их работы на новостных текстах. В работе представлена методика комплексного анализа новостного текста, основанная на комбинации статистических алгоритмов извлечения ключевых слов и алгоритмов формирования семантической связности блоков текста. Особое внимание уделено особенностям структуры новостного текста. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | Оstis | ru_RU |
| dc.subject | тематическая кластеризация | ru_RU |
| dc.subject | алгоритмы кластеризации | ru_RU |
| dc.subject | новостные статьи | ru_RU |
| dc.subject | представление документов | ru_RU |
| dc.subject | thematic clustering | ru_RU |
| dc.subject | clustering algorithms | ru_RU |
| dc.subject | news articles | ru_RU |
| dc.subject | document representation | ru_RU |
| dc.title | Методы тематической кластеризации применительно к анализу новостных статей | ru_RU |
| dc.title.alternative | Thematic clustering methods applied to news articles analysis | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | This paper is devoted to a problem of partition documents from the news flow into groups, where each
group contains documents that are similar to each other. The existing clustering algorithms such as k-means, minimum spanning tree and etc. are considered and analyzed. | - |
| Appears in Collections: | OSTIS-2015
|
