Инд. авторы:	Леонова Ю.В., Федотов А.М.
Заглавие:	Подход к решению задачи классификации авторефератов диссертаций
Библ. ссылка:	Леонова Ю.В., Федотов А.М. Подход к решению задачи классификации авторефератов диссертаций // ЗНАНИЯ - ОНТОЛОГИИ - ТЕОРИИ: Материалы V Всероссийской конференции с международным участием «Знания – Онтологии – Теории» (ЗОНТ-2015) 6-8 октября 2015 г., Г. Новосибирск / Институт математики им. С.Л.Соболева СО РАН. - 2015. - Т.2. - Новосибирск. - С.6-14.
Внешние системы:	РИНЦ: 24405449;
Реферат:	rus: В данной работе рассмотрен метод автоматической классификации авторефератов диссертаций в соответствии с тематической классификаций ВАК. Алгоритм классификации основан на использовании метода оценки максимального правдоподобия. Исследованы изменения качества работы алгоритма при изменении его конфигурации – отбор неинформативных признаков, взвешивание признаков. Наиболее информативными признаками являются «научная новизна» и «положения, выносимые на защиту».
Ключевые слова:	оценка максимального правдоподобия; алгоритм классификации; тематическая классификация; классификация текстов;
Издано:	2015
Физ. характеристика:	с.6-14
Конференция:	Название: V Всероссийская конференция с международным участием «Знания – Онтологии – Теории» Аббревиатура: ЗОНT-2015 Город: Новосибирск Страна: Россия Даты проведения: 2015-10-06 - 2015-10-08 Ссылка: http://math.nsc.ru/conference/zont/15/
Цитирование:	[1] ОК 017-2013 Общероссийский классификатор специальностей высшей научной квалификации от 17 декабря 2013 г. N 2255-ст [2] А. М. Новиков, Д. А. Новиков Методология научного исследования. – М.: Либроком, 2010, – 280 с. [3] Г.А. Левочкина, Н.Л. Коровкина Методика подготовки исследовательских работ студентов. – М.:ИНТУИТ, 2013, – 219 с. [4] Berelson B. Content Analysis in Communication Research. Glencoe, III.: The Free Press, 1952. [5] Федотова Л.Н. Анализ содержания - социологический метод изучения средств массовой коммуникации. - М.:Институт социологии РАН, 2001. - 202 с. [6] Степанова М. Д. , Самодумкин С. А., Лемешева Т. Л. Математические методы диагностики в медицинских интеллектуальных системах: Учебно-методическое пособие по курсу "Прикладные интеллектуальные системы и системы принятия решений" для студентов специальности Т 10.04.00 "Искусственный интеллект". – Мн.: БГУИР, 2001. – 44 с. [7] Леонова Ю.В., Федотов А.М. Извлечение знаний и фактов из текстов диссертаций и авторефератов // V Международная конференция «Системный анализ и информационные технологии» (САИТ-2013): Труды конференции (Красноярск, Россия, 19-25 сентября 2013). – Красноярск: ИВМ СО РАН. – Т. 1. – 2013. – С. 232-242.