?
Interval Semi-Supervised LDA: Classifying Needles in a Haystack
P. 265-274.
Язык:
английский
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
В книге
* I: Advances in Artificial Intelligence and Its Applications. , Berlin : Springer, 2013
Бадрызлова Ю. Г., Nikiforova A., Ляшевская О. Н., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts: 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020, Revised Selected Papers. Vol. 12602.: Springer, 2021. P. 69-81.
Добавлено: 7 октября 2020 г.
Sergey Nikolenko, Sergei Koltcov, Olessia Koltsova, Journal of Information Science 2017 Vol. 43 No. 1 P. 88-102
Добавлено: 7 октября 2016 г.
[б.и.], 2015
Tech Mining, a special form of “Big Data” analytics, aims to generate Competitive Technical Intelligence (CTI) using bibliometric and text-mining software (e.g., VantagePoint, TDA) as well as other analytical & visualization applications for analyses of Science, Technology & Innovation (ST&I) information resources. The goal of the conference is to ENGAGE cross-disciplinary networks of analysts, software specialists, researchers, ...
Добавлено: 12 октября 2015 г.
Bodrunova S., Кольцов С. Н., Кольцова Е. Ю. и др., , in : Proceedings of the 12th Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI 2013). * I: Advances in Artificial Intelligence and Its Applications.: Berlin : Springer, 2013. P. 265-274.
An important text mining problem is to find, in a large collection of texts, documents related to specic topics and then discern further structure among the found texts. This problem is especially important for social sciences, where the purpose is to nd the most representative documents for subsequent qualitative interpretation. To solve this problem, we ...
Добавлено: 19 марта 2014 г.
Николенко С. И., Кольцов С. Н., Кольцова Е. Ю., , in : Proceedings of the Philosophy, Mathematics, Linguistics: Aspects of Interaction 2014 Conference. : St. Petersburg : The Euler International Mathematical Institute, 2014. P. 149-157.
Добавлено: 17 октября 2014 г.
Бойченко А. Е., Жучкова С. В., Журнал социологии и социальной антропологии 2020 Т. 23 № 2 С. 130-165
Представлены результаты эксплораторного анализа русского рэпа на основе корпуса текстов русскоязычных песен этого жанра. Корпус содержит более 11 000 текстов, собранных авторами посредством автоматического извлечения данных с веб-страниц (веб-скрапинга) и покрывающих более 500 исполнителей, творчество которых приходится на разное время и отличается разной степенью известности. Отталкиваясь от идеи о том, что медиа и музыка могут ...
Добавлено: 12 августа 2020 г.
Бызов А. А., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2019 № 49 С. 131-160
На протяжении практически всей своей истории социологи стремились изучать неструктурированные органические тексты: материалы газет, дневники, мемуары, письма, документы, а с недавнего времени и сообщения, публикации и другие тексты на различных онлайн-платформах. В этой статье обсуждается то, как современные техники интеллектуального анализа текста (ИАТ) могут улучшить классические социологические подходы к анализу такого типа данных. Статья построена ...
Добавлено: 9 декабря 2019 г.
Маслинский К. А., Кольцов С. Н., Кольцова Е. Ю., / Высшая школа экономики. Series SOC "Sociology". 2013. No. 14.
В данном исследовании изучена тематическая структура русскоязычного сектора блог-сервиса <<Живой журнал>> и описаны ее изменения, произошедшие в связи с ростом политической активности после парламентских выборов 2011 года в сравнении с более ранним спокойным периодом (соответственно, 27.11-27.12.2011 и 15.08-15.09.2011). Посты для анализа были автоматически собраны из топ-2000 аккаунтов Живого журнала, согласно его рейтингу по числу друзей, ...
Добавлено: 1 февраля 2013 г.
Кольцова Е. Ю., Sergei Koltcov, Policy & Internet 2013 Vol. 5 No. 2 P. 207-227
Статья посвящена исследованию изменений тематической структуры русскоязычного Живого Журнала, вызванными выборами и связанными с ними протестами. Методология исследования – автоматический метод на основе алгоритма LDA с последующей ручной маркировкой тем. Исследование показало, что тематическая структура блогосферы Живого Журнала от Топ пользователей поровну отражает социальные / политические и частные / рекреационные вопросы, причем последние достаточно стабильно, ...
Добавлено: 11 декабря 2012 г.
Sokolov D., Селивановских Л. В., Zavyalova E. и др., Russian Management Journal 2018 Vol. 16 No. 4 P. 499-512
Добавлено: 26 января 2021 г.
Berlin : Springer, 2013
An important text mining problem is to find, in a large collection of texts, documents related to specific topics and then discern further structure among the found texts. This problem is especially important for social sciences, where the purpose is to find the most representative documents for subsequent qualitative interpretation. To solve this problem, we ...
Добавлено: 19 марта 2014 г.
Шакина Е. А., Молодчик М. А., Паршаков П. А., Russian Management Journal 2020 Vol. 18 No. 3 P. 433-456
The study offers a structural literature review on the twenty years the evolution of the fast-growing research topic of intellectual capital (IC) and intangible-driven performance. Despite a rather short independent history, the IC concept has undergone a substantial transformation, bringing to the discussion vast empirical and methodological literature. Several endeavors carrying out literature review studies ...
Добавлено: 13 января 2021 г.
Sergei Koltcov, Николенко С. И., Olessia Koltsova и др., , in : Internet Science, Proc. of 3d conf INSCI 2016, Lecture Notes in Computer Science series. Vol. 9934.: Switzerland : Springer, 2016. P. 176-188.
Добавлено: 7 октября 2016 г.
Кольцов С. Н., Кольцова Е. Ю., Николенко С. И., , in : Proceedings of WebSci '14 ACM Web Science Conference, Bloomington, IN, USA — June 23 - 26, 2014. : NY : ACM, 2014. P. 161-165.
Добавлено: 17 октября 2014 г.
Зеленков Ю. А., , in : Knowledge Management in Organizations. 14th International Conference, KMO 2019, Zamora, Spain, July 15–18, 2019, Proceedings. Vol. 1027.: Switzerland : Springer, 2019. P. 324-335.
Добавлено: 14 июня 2019 г.
Нагорный О. С., Мухетдинова А. Т., В кн. : Математическое и компьютерное моделирование [Электронный ресурс]: материалы IV Международной научной конференции (Омск, 11 ноября 2016 г.). : Омск : Издательство Омского государственного университета, 2016. С. 154-156.
В данной работе на материалах раздела о здоровом образе жизни блога lifehacker.ru при помощи тематического моделирования и синтаксического анализа текстов исследуется, как дискурс о биопедагогике проявляет себя в Интернете, какие лингвистические средства для этого используются и какие темы затрагиваются. ...
Добавлено: 25 ноября 2016 г.
Кольцов С. Н., Николенко С. И., Кольцова Е. Ю. и др., , in : WebSci 2016 - Proceedings of the 2016 ACM Web Science Conference. : Elsevier, 2016. P. 342-343.
Topic modeling is a powerful tool for analyzing large collections of user-generated web content, but it still suffers from problems with topic stability, which are especially important for social sciences. We evaluate stability for differenttopic models and propose a new model, granulated LDA,that samples short sequences of neighboring words at once. We show that gLDA ...
Добавлено: 24 октября 2016 г.
Svetlana S. Bodrunova, Кольцова Е. Ю., Sergey Koltcov и др., International Journal of Communication 2017 Vol. 11 P. 3242-3264
Добавлено: 4 октября 2017 г.
Stanislav Pozdniakov, Мусабиров И. Л., Anastasiya Kuznetsova, , in : Digital Transformation & Global Society: Second International Conference, DTGS 2017, St. Petersburg, Russia, June 21-23, 2017, Revised Selected Papers. : Springer, 2017. P. 113-119.
Добавлено: 11 декабря 2017 г.
Кольцова Е. Ю., Пашахин С. В., Media, War and Conflict 2020 Vol. 13 No. 3 P. 237-257
Добавлено: 4 декабря 2017 г.
Гохберг Л. М., Кузьминов И. Ф., Хабирова Е. Е., , in : Bio#Futures. Foreseeing and Exploring the Bioeconomy. : Cham : Springer, 2021. Ch. 10. P. 203-227.
Добавлено: 17 мая 2021 г.
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.
Игнатенко В. В., Кольцов С. Н., Staab S. и др., Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2019
Добавлено: 31 октября 2019 г.