ВЫЯВЛЕНИЕ КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ ПО ТЕМЕ «EDUCATION» (НА МАТЕРИАЛЕ КОРПУСА ТЕКСТОВ ОНЛАЙН-ИЗДАНИЯ «EDUCATION TODAY MAGAZINE»)

IX ИНФОРМАЦИОННАЯ ШКОЛА МОЛОДОГО УЧЕНОГО Pub Date : 2021-11-29 DOI:10.32460/ishmu-2021-9-0044

Анастасия Юрьевна Башмакова (Стукалова)

{"title":"ВЫЯВЛЕНИЕ КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ ПО ТЕМЕ «EDUCATION» (НА МАТЕРИАЛЕ КОРПУСА ТЕКСТОВ ОНЛАЙН-ИЗДАНИЯ «EDUCATION TODAY MAGAZINE»)","authors":"Анастасия Юрьевна Башмакова (Стукалова)","doi":"10.32460/ishmu-2021-9-0044","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Развитие компьютерных технологий оказало значительное влияние на стремительное распространение и растущий интерес к исследованиям в рамках компьютерной лингвистики. В последние годы набирают популярность методы и подходы машинного обучения в обработке естественного языка, разрабатываются библиотеки и специальные инструменты для анализа больших текстовых данных. При этом важной составляющей таких исследований является хорошо подобранный корпус, способный дать репрезентативные результаты. Настоящее исследование ставит перед собой задачу сбора корпуса англоязычных текстов по теме «Education» для дальнейшей обработки и выявления ключевых слов. В статье описываются этапы автоматизированного сбора корпуса новостных статей с сайта онлайн-издания «Education Today Magazine» посредством языка программирования Python, а также процедура выявления ключевых слов методом машинного обучения с использованием предобученных моделей BERT. Для визуализации результатов был выбран формат облака слов, сгенерированного на основе частотности лексем в списке ключевых слов.","PeriodicalId":165995,"journal":{"name":"IX ИНФОРМАЦИОННАЯ ШКОЛА МОЛОДОГО УЧЕНОГО","volume":"70 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-11-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"IX ИНФОРМАЦИОННАЯ ШКОЛА МОЛОДОГО УЧЕНОГО","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.32460/ishmu-2021-9-0044","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Развитие компьютерных технологий оказало значительное влияние на стремительное распространение и растущий интерес к исследованиям в рамках компьютерной лингвистики. В последние годы набирают популярность методы и подходы машинного обучения в обработке естественного языка, разрабатываются библиотеки и специальные инструменты для анализа больших текстовых данных. При этом важной составляющей таких исследований является хорошо подобранный корпус, способный дать репрезентативные результаты. Настоящее исследование ставит перед собой задачу сбора корпуса англоязычных текстов по теме «Education» для дальнейшей обработки и выявления ключевых слов. В статье описываются этапы автоматизированного сбора корпуса новостных статей с сайта онлайн-издания «Education Today Magazine» посредством языка программирования Python, а также процедура выявления ключевых слов методом машинного обучения с использованием предобученных моделей BERT. Для визуализации результатов был выбран формат облака слов, сгенерированного на основе частотности лексем в списке ключевых слов.

查看原文本刊更多论文

在《今日教育》杂志的在线文本军团材料中发现了“教育”主题的关键词。

计算机技术的发展对计算机语言学领域的研究产生了巨大的影响和兴趣。近年来，机器学习处理自然语言的方法和方法越来越受欢迎，图书馆和特殊工具被开发用来分析大量文本数据。然而，这些研究的一个重要组成部分是一个精心挑选的团队，能够产生可代表的结果。本研究的目标是收集一组英语文本，以便进一步处理和识别关键字。这篇文章描述了通过Python编程语言自动收集“今日新闻”网站的新闻片段，以及用伯特预先设定的模型识别关键字的过程。为了可视化结果，选择了lexam在关键字列表中以频率生成的单词云格式。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

IX ИНФОРМАЦИОННАЯ ШКОЛА МОЛОДОГО УЧЕНОГО

自引率

0.00%

发文量