Просмотр исходного текста страницы Бенчмаркинг коллекций научных журналов (Федор Краснов, SECR-2019)

;{{SpeakerInfo}}: {{Speaker|Федор Краснов}}
<blockquote>
Доклад о применении интеллектуального анализа текста для решения задач издательского бизнеса. Поиск постановки задачи, методов анализа, построения моделей, оптимизация свободных параметров и подготовка для создания продукта.

Польза доклада в том, что постановку задачи всегда нужно искать самому, т.к. ждать, что кто-то поставит задачу, подготовит данные – не продуктивно. Фундаментальное понимание работы моделей необходимо, но важнее уметь применять модели к нестандартным ситуациям.

Сейчас можно получить работу, умея лишь запустить стандартный метод из открытой библиотеки. Но через 5 лет уже будет не так. Нужно будет понимать формулы за этим методом, уметь придумать и написать нестандартную нормализацию или нестандартную cost function для этого случая и многое другое.

Авторами предложена новая методика для парного сравнения коллекций научных статей с помощью тематической модели.

Разработанная методика получила название Сравнительного Тематического Анализа (СТА).
СТА позволяет получить не только количественную оценку похожести коллекций, но и структурные различия сравниваемых коллекций, как в количественном виде, так и с помощью средств визуализации, разработанных авторами.

В данном исследовании проведено сравнение существующих подходов к тематическому моделированию применительно к рассматриваемой задаче сравнения коллекций научных статей. Рассмотрены вероятностные и генеративные тематические модели.
</blockquote>

{{VideoSection}}
{{vimeoembed|240322597|800|450}}
{{youtubelink|79Q56vhlR5o}}
{{letscomment}}

{{SlidesSection}}
[[File:Бенчмаркинг коллекций научных журналов (Федор Краснов, SECR-2019).pdf|left|page=-|300px]]

{{----}}
[[File:{{#setmainimage:Бенчмаркинг коллекций научных журналов (Федор Краснов, SECR-2019)!.jpg}}|center|640px]]
{{LinksSection}}
* [https://2019.secrus.org/program/submitted-presentations/benchmarking-collections-of-scientific-journals/ Talks page on SECR site]
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->

{{vklink|1484}}                                          
{{fblink|2491163234470016}}                                          
<references/>





<!-- topub -->

[[Категория:SECR-2019]]
[[Категория:Natural Language Processing]]
[[Категория:Machine Learning]]
{{stats|disqus_comments=0|refresh_time=2020-07-07T20:25:41.912168|vimeo_plays=7|youtube_comments=0|youtube_plays=13}}