Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2119U007203, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Тематичне моделювання за допомогою підходу BigArtm на прикладі згадувань про SpaceX Автор Гончаренко Юля АнатоліївнаHoncharenko Yulya Anatoliivna Дата публікації 01-06-2019 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/29075 Видання Київ Опис Дипломна робота: 66 с., 9 рис., 5 табл., 3 дод., 15 джерел. Актуальність теми: задача відслідковування трендів в новинних потоках є провідною для піару, маркетингу, соціальних досліджень. Ймовірнісне тематичне моделювання є провідною стратегією для аннотації новинних потоків, підхід BigArtm завдяки раціональному ЕМ-алгоритму та паралелизації дає можливість відслідковувати тренди у режимі онлайн. Метою даної роботи є побудувати ПЗ, яке б дозволяло отримувати найпопулярніші тренди серед згадувань про SpaceX та легко інтерпретувати їх. Об’єктом дослідження є пости з соцмереж. Методи дослідження: стандартні методи тематичного моделювання, ймовірнісне тематичне моделювання. Програмна реалізація виконана за допомогою мови програмування Python. Отримані результати: модель для виявлення трендів в новинних потоках. Topic: ‘Topic modeling via BigArtm approach on SpaceX mentions example’ Thesis: 66 p., 9 fig., 5 tabl., 3 append., 15 sources. Actuality: The task of tracking trends in news streams is leading for PR, marketing, social research. Probabilistic topic modeling is a leading strategy for annotation of news streams, the BigArtm approach thanks to the rational EM- algorithm and parallelization makes it possible to detect trends online. The object of the study is a posts from social networks. Research methods: standard methods of topic modeling, probabilistic topic modeling. The software was implemented using the Python programming language. Obtained results: a model for detecting trends in news streams. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити