name: Методы оценивания качества и многокритериальной оптимизации тематических моделей в библиотеке TopicNet
keyword_list: открытый исходный код интерпретируемость кластеризация тематическое моделирование
abstract: Тематическое моделирование — это метод машинного обучения «без учителя», предназначенный для автоматической обработки и кластеризации текстов. Тематическая модель коллекции текстовых документов определяет, к каким темам относится каждый документ и из каких слов состоит каждая тема. Тема считается интерпретируемой, если, рассматривая наиболее частотные слова темы, эксперт может сказать, о чём эта тема, и дать ей определённое название. Тематическая модель с большим числом интерпретируемых тем может быть полезна для ответов на вопросы о структуре и природе коллекции.
  Существующие на данный момент методологии построения тематических моделей перекладывают на исследователя значительный объём работы, требующей пристального внимания и высокой квалификации. В частности, процедура подбора гиперпараметров остаётся нерегламентированной, что создаёт высокий барьер входа для неспециалистов.
  Целью данного диссертационного исследования является разработка и реализация технологии построения интерпретируемых аддитивно регуляризованных тематических моделей, применимых для решения широкого класса задач тематического моделирования и позволяющей получать адекватные результаты «с настройками по умолчанию». Опубликованная на GitHub библиотека TopicNet подытоживает результаты данной работы.
chairman_dissertation_council.name: Андрей
chairman_dissertation_council.surname: Райгородский
chairman_dissertation_council.patronymic: Михайлович
chairman_dissertation_council.position: главный научный сотрудник-заведующий лабораторией
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
chairman_dissertation_council.rank: Доцент
chairman_dissertation_council.wos_research_id: L-5095-2017
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 6603605028
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Николай
organization_supervisor.surname: Кудрявцев
organization_supervisor.patronymic: Николаевич
organization_supervisor.position: ректор
organization_supervisor.degree: Доктор физико-математических наук
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 20.53.27
rubrics.name: Средства тиражного размножения информационных материалов
rubrics.code: 20.53.19
rubrics.name: Средства обработки и поиска информации
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
oecds.code: 01.02.EW
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
speciality_codes.name: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
speciality_codes.code: 05.13.18
supervisors.fio: Воронцов К.В.
supervisors.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Теоретические основы информатики
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: -
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: МФТИ
protection_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (национальный исследовательский  университет)"
protection_organization.ogrn: 1027739386135
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: МФТИ
author_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (национальный исследовательский  университет)"
author_organization.ogrn: 1027739386135
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения