Анализ скрытых направлений исследований в нефтегазовой отрасли с помощью онлайн-библиотеки OnePetro (Федор Краснов, SECR-2018) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
[[File:Анализ скрытых направлений исследований в нефтегазовой отрасли с помощью онлайн-библиотеки OnePetro (Федор Краснов, SECR-2018).pdf|left|page=-|300px]]
{{----}}
[[File:{{#setmainimage:Анализ скрытых направлений исследований в нефтегазовой отрасли с помощью онлайн-библиотеки OnePetro (Федор Краснов, SECR-2018)!.jpg}}|center|640px]]
{{LinksSection}}
* [https://2018.secrus.org/program/submitted-presentations/latent-topic-discovery-in-petroleum-science-and-engineering/ Talks page on SECR site]
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->
{{vklink|1225}}
{{fblink|2183366335249709}}
<references/>
<!-- topub -->
[[Категория:SECR-2018]]
[[Категория:Natural Language Processing]]
[[Категория:Machine Learning]]
{{stats|disqus_comments=0|refresh_time=2018-11-12T18:44:16.113420|vimeo_plays=9|youtube_plays=0}} | |||
Версия 12:01, 13 ноября 2018
- Докладчик
- Федор Краснов
Данное исследование проведено с целью представления возможностей современных подходов к извлечению информации из текстовых массивов. Задача данного исследования состоит в том, чтобы с помощью научного подхода к анализу текста дать ответы на следующие бизнес-вопросы:
- Какие важные направления исследований развились за прошедший год?
- Что нового в нефтегазовых технологиях?
Авторы успешно применили технологию тематического моделирования (topic modeling) для решения поставленной задачи. Особое внимание в ходе создания тематической модели авторы уделили метрикам качества модели.
Видео
Посмотрели доклад? Понравился? Напишите комментарий! Не согласны? Тем более напишите.
Презентация
!.jpg)
Примечания и ссылки
Plays:9 Comments:0