Применение методов машинного обучения для решения задачи автоматической рубрикации статей по УДК

Информационные технологии. 2017. Т. 23. № 6. С. 418–423.

Романов А. Ю., Ломотин К. Е., Козлова Е. С.

Работа посвящена исследованию применимости современных методов машинного обучения к задаче автоматической генерации кодов УДК научных статей. В качестве классификаторов рассматриваются такие модели, как искусственные нейронные сети, логистическая регрессия и бустинг. Разработаны графовые алгоритмы и прототип программного модуля для генерации кода УДК.

Ключевые слова: машинное обучение, логистическая регрессия, logistic regression, machine learning, artificial neural networks, УДК, классификация текстов, text classification, UDC, boosting, искусственная нейронная сеть, бустинг