В МТУСИ применили методы многомерного статистического анализа и NLP для классификации научных публикаций

info@vsetut.pro

О проекте

Вернуться

11.11.2024 13:31:01 | Хабр

Хабы: Блог компании МТУСИ

Обработка естественного языка, или NLP, — ключевой раздел науки о данных, популярный в промышленности и академических кругах. С развитием NLP растет количество докладов на конференциях и статей в научных журналах, что усложняет поиск нужной информации.

Классификация и выявление тематик в научных публикациях важны для нормализации цитирований и построения журнальных метрик, таких как квартили. В стандартных наукометрических инструментах, таких как Web of Science и Scopus, классификации присваиваются редакторами баз журналам, а публикации в этих источниках приписываются к этим же тематикам. Полноценная классификация на уровне отдельных статей существует только для мультидисциплинарных журналов, а наборы тематик устарели и почти не меняются.

Современные методы выявления тематик основываются на анализе ключевых слов и фраз, извлекаемых из названий, аннотаций и текстов статей, а также на анализе цитирований. Эти методы автоматизированы и способны обрабатывать большие объемы данных, но есть проблема с объективностью результатов, так как ключевые слова выделяет автор. Часто можно встретить набор ключевых слов, не отражающий содержание работы, к примеру: «artificial intelligence, intelligent systems, machine learning» и т.д..

В связи с этим возникла необходимость в применении универсальной методики с использованием современных алгоритмов кластеризации, которая может значительно улучшить понимание и интерпретацию научной литературы.

узнать больше

Подробнее