Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/13621
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorКац Владимир Наумовичru_RU
dc.contributor.authorАшихмина Алена Сергеевнаru_RU
dc.contributor.authorAshikhmina Alenaen_GB
dc.contributor.editorМишенин Алексей Николаевичru_RU
dc.contributor.editorMishenin Aleksei Nikolаevichen_GB
dc.date.accessioned2018-07-26T15:26:28Z-
dc.date.available2018-07-26T15:26:28Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.other040181en_GB
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/13621-
dc.description.abstractВ этой работе решается задача понимания и обобщения семантической связности внутри текста деловых документов, с целью решения задачи выявления "аномалий" - то есть намеренных или случайных искажений содержания таких документов. Задача актуальна на практике, так как может использоваться для поиска опечаток и мошеннических действий. В работе предложено несколько подходов, которые базируют на векторном представлении слов и тематическом моделировании. Каждый из предложенных подходов был реализован и оценен. Результаты показали, что построенные алгоритмы имеют неплохое качество.ru_RU
dc.description.abstractIn this paper, we solve the problem of understanding and generalization of semantic coherence within the text of business documents, with a view to solving the problem of detecting "anomalies" - that is, intentional or accidental distortion content of such documents. The task is actual in practice, as it can be used to search for typos and fraudulent activities. The paper suggests several approaches that are based on the vector representation of words and thematic modeling. Each of the proposed approaches was implemented and evaluated. The results showed that the constructed algorithms have a good quality.en_GB
dc.language.isoru-
dc.subjectТематическое моделированиеru_RU
dc.subjectмашинное обучениеru_RU
dc.subjectобработка естественного языкаru_RU
dc.subjectLDAen_GB
dc.subjecttexttilingen_GB
dc.subjectmachine learningen_GB
dc.subjectnlpen_GB
dc.subjectthematic modelingen_GB
dc.titleSemantic coherence validation in business documents on the example of contractsen_GB
dc.title.alternativeОпределение семантической связности юридических документов на примере договоровru_RU
Располагается в коллекциях:BACHELOR STUDIES



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.