• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Использование лингвистической информации в тематической модели PLSA
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
23 сентября 2026 г.
<a>В НИУ ВШЭ испытали робота с ИИ для распознавания окружающей среды
Инженеры и исследователи Института робототехнических систем НИУ ВШЭ провели первые испытания нейросетевой модели для распознавания среды непосредственно на роботе-собаке. Робот передвигался по зданию НИУ ВШЭ на Покровке, а также по Покровскому бульвару, анализируя окружающую обстановку и определяя, в какой сцене и локации он находится.
21 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ показали, что врожденные нарушения моторики влияют на развитие мозга
Исследователи из Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ обобщили результаты своих предыдущих исследований, посвященных особенностям развития мозга у детей с акушерским параличом плечевого сплетения и артрогрипозом. Анализ показал, что нарушение моторики в раннем возрасте не только ведет к недостатку двигательного опыта, но и влияет на память, категориальное мышление и обработку информации. Работа опубликована в журнале Frontiers in Psychology.
22 сентября 2026 г.
Как россияне взаимодействуют с ИИ при поиске информации в интернете
Школа коммуникаций НИУ ВШЭ и Online Market Intelligence провели исследование пользовательского поискового опыта в российском сегменте интернета. Как показали результаты, пользователи в России уже воспринимают ИИ-ответ в выдаче как естественную часть поиска и используют его наравне с привычным списком ссылок. При этом на рынке самостоятельных нейросетей (отдельных чат‑ботов) уверенно лидирует Алиса AI от Яндекса  —  ее регулярно используют 40 % опрошенных.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Использование лингвистической информации в тематической модели PLSA

С. 120–121.
Нокель М. А.

В данной работе предложен метод предобработки коллекции текстов на русском языке, улучшающий качество работы тематических моделей

Язык: русский
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Topic Modelsтематические моделиPLSAлингвистическая информацияPLSA

В книге

Сборник материалов XXI международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Ломоносов-2014"
М.: Издательство МГУ, 2014.
Похожие публикации
Data-Driven Approach To Patient Flow Management And Resource Utilization In Urban Medical Facilities
Elizaveta S. Prokofyeva, Svetlana V. Maltseva, Fomichev N. и др., , in: 2020 IEEE 22nd Conference on Business Informatics (CBI).: IEEE, 2020. P. 71–77.
Добавлено: 31 августа 2020 г.
A Method of Accounting Bigrams in Topic Models
Нокель М. А., Лукашевич Н. В., , in: NAACL HLT 2015 11th Workshop on Multiword Expressions MWE 2014.: NY: Association for Computational Linguistics, 2015. P. 1–9.
Добавлено: 16 марта 2016 г.
Topic Models: Accounting Component Structure of Bigrams
Нокель М. А., Лукашевич Н. В., , in: Proceedings of the 20th Nordic Conference of Computational Linguistics (NODALIDA 2015).: Linköping: Linköping University Electronic Press, 2015. P. 145–152.
Добавлено: 16 марта 2016 г.
Тематические модели: добавление биграмм и учет сходства между униграммами и биграммами
Нокель М. А., Лукашевич Н. В., Вычислительные методы и программирование 2015 Т. 16 № 2 С. 215–234
Представлены результаты экспериментов по добавлению биграмм в тематические модели и учету сходства между ними и униграммами. Предложен новый алгоритм PLSA-SIM, являю- щийся модификацией алгоритма построения тематических моделей PLSA (Probabilistic Latent Semantic Analysis). Предложенный алгоритм позволяет добавлять биграммы и учитывать сход- ство между ними и униграммными компонентами. Исследована возможность применения ас- социативных мер для выбора и ...
Добавлено: 15 марта 2016 г.
Метод учёта структуры биграмм в тематических моделях
Нокель М. А., Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии 2014 № 4 С. 89–97
В статье представлены результаты экспериментов по добавлению сходства между униграммами и биграммами в тематические модели. Вначале изучается возможность применения ассоциативных мер для выбора и последующего включения биграмм в тематические модели. Затем предлагается модификация оригинального алгоритма PLSA, учитывающая похожие униграммы и биграммы, начинающиеся с одних и тех же букв. И в конце статьи предлагается новый итеративный ...
Добавлено: 15 марта 2016 г.
Topic Models Regularization and Initialization for Regression Problems
Соколов Е. А., Bogolubsky L., , in: Proceedings of the 2015 Workshop on Topic Models: Post-Processing and Applications.: NY: ACM, 2015. P. 21–27.
Добавлено: 24 февраля 2016 г.
Proceedings of the 2015 Workshop on Topic Models: Post-Processing and Applications
NY: ACM, 2015.
Добавлено: 24 февраля 2016 г.
Модификации EM-алгоритма для вероятностного тематического моделирования
Воронцов К. В., Потапенко А. А., Машинное обучение и анализ данных 2013 Т. 1 № 6 С. 657–686
Вероятностная тематическая модель (ВТМ) строит интерпретируемое представление коллекции текстовых документов,     описывая каждый документ дискретным распределением на множестве тем, каждую тему - дискретным распределением на множестве терминов. Рассматривается обобщённый EM-алгоритм с эвристиками сглаживания, сэмплирования, робастности и разреживания, позволяющий при различных сочетаниях этих эвристик получать как известные тематические модели PLSA, LDA, SWB, так и новые. ...
Добавлено: 19 февраля 2015 г.
Регуляризация, робастность и разреженность вероятностных тематических моделей
Воронцов К. В., Потапенко А. А., Компьютерные исследования и моделирование 2012 Т. 4 № 4 С. 693–706
Предлагается обобщённое семейство вероятностных тематических моделей коллекций тек- стовых документов, в котором эвристики регуляризации, сэмплирования, частого обновления параметров, робастности относительно шума и фона могут включаться независимо друг от дру- га в любых сочетаниях, порождая как известные модели PLSA, LDA, CVB0, SWB, так и новые. Показано, что робастная тематическая модель на основе PLSA, разделяющая термины на ...
Добавлено: 19 февраля 2015 г.
Тематические модели: учет сходства между униграммами и биграммами
М.А. Нокель, В кн.: Selected Papers of XVI All-Russian Scientific Conference "Digital libraries: Advanced Methods and Technologies, Digital Collections"Т. 1297.: Дубна: CEUR Workshop Proceedings, 2014. С. 243–252.
В статье представлены результаты экспериментов по добавлению сходства между униграммами и биграммами в тематические модели. Вначале изучается возможность применения ассоциативных мер для выбора последующего включения биграмм в тематические модели. Затем предлагается модификация оригинального алгоритма PLSA, учитывающая похожие униграммы и биграммы, начинающиеся с одних и тех же букв. И в конце статьи предлагается новый итеративный алгоритм ...
Добавлено: 18 декабря 2014 г.
Tutorial on Probabilistic Topic Modeling: Additive Regularization for Stochastic Matrix Factorization
Konstantin Vorontsov, Anna Potapenko, , in: Communications in Computer and Information ScienceVol. 436: Analysis of Images, Social Networks and Texts. Third International Conference, AIST 2014 Yekaterinburg, Russia, April 10–12, 2014 Revised Selected Papers.: Cham: Springer, 2014. P. 29–46.
Добавлено: 5 декабря 2014 г.
Additive Regularization for Topic Models of Text Collections
Воронцов К. В., Доклады Академии наук 2014 Vol. 89 No. 3 P. 301–304
Добавлено: 5 декабря 2014 г.
Аддитивная регуляризация тематических моделей
Воронцов К. В., В кн.: Математические методы распознавания образов: 16-я Всероссийская конференция, г.Казань, 6–12 сентября 2013 г.: Тезисы докладов.: М.: Торус Пресс, 2013. С. 88.
Назрела необходимость разработки новых принципов построения тематических моделей, свободных от избыточных вероятностных допущений. Предлагаемая теория аддитивной регуляризации тематических моделей (АРТМ) решает эти проблемы. ...
Добавлено: 5 декабря 2014 г.
Тематические модели в задаче извлечения однословных терминов
М.А. Нокель, Н.В. Лукашевич, Программная инженерия 2014 № 3 С. 34–40
Представлены результаты экспериментального исследования возможности использования тематических моделей в задаче автоматического извлечения однословных терминов. В качестве текстовых коллекций была взята подборка статей из электронных банковских журналов на русском языке и англоязычная часть корпуса параллельных текстов Europarl общественно-политической тематики. Эксперименты показывают, что использование тематической информации способно улучшить качество извлечения однословных терминов независимо от предметной области и ...
Добавлено: 1 октября 2014 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору