Информация о материале

Категория: 05.00.00 Технические науки

Опубликовано: 02 ноября 2018

Просмотров: 410

Ismukanova A.N., Lavrov D.N., Keldybekova L.M., Mukumova M.Zh.

Email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Ismukanova Aygerim Nauryzbayevna - Postgraduate Student;

Lavrov Dmitry Nikolaevich - PhD in Engineering, Associate Professor, Head of the Department,

DEPARTMENT OF COMPUTER TECHNOLOGIES AND NETWORKS, FACULTY OF COMPUTER SCIENCES,

OMSK STATE UNIVERSITY NAMED AFTER F.M. DOSTOYEVSKY,

OMSK;

Keldybekova Liliya Muratbekovna – Teacher;

Mukumova Marzhan Zhumanovna – Teacher,

DEPARTMENT OF FOREIGN LANGUAGES, FACULTY OF PHILOLOGY,

KOKSHETAU STATE UNIVERSITY NAMED AFTER SH. UALIKHANOV,

KOKSHETAU, REPUBLIC OF KAZAKHSTAN

Abstract: the classification of scientific texts in the Russian and Kazakh languages, by means of assignment of a universal decimal code (UDC) is an actual problem nowadays. The problem of the classification of scientific texts is easily solved for the English language due to its simplicity of morphology and syntax. On this way there is a number of unresolved tasks for the Russian language and practically the usage of analogical reception for the Kazakh language is not investigated. For the Russian language several researches of applicability of different approaches were conducted [1-4].

New technologies for the LSA model could represent a important advance of the assessment of scientific texts.

LSA model despite the complexity of the opacity and can be used for a number of different tasks with a generalization or extension of the meaning of the search query.

Keywords: latent semantic analysis (LSA), machine learning (ML), classification, NLTK library.

Исмуканова А.Н., Лавров Д.Н., Кельдыбекова Л.М., Мукумова М.Ж.

Исмуканова Айгерим Наурызбаевна – аспирант;

Лавров Дмитрий Николаевич - кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой,

кафедра компьютерных технологий и сетей, факультет компьютерных наук,

Омский государственный университет им. Ф.М. Достоевского,

г. Омск;

Кельдыбекова Лилия Муратбековна – преподаватель;

Мукумова Маржан Жумановна – преподаватель,

кафедра иностранных языков, факультет филологии,

Кокшетауский государственный университет им. Ш. Уалиханова,

г. Кокшетау, Республика Казахстан

Аннотация: классификация научных текстов на русском и казахском языках посредством присвоения им универсального десятичного кода (УДК) является актуальной задачей. Задача классификации научных текстов прекрасно решается для английского языка в силу простоты морфологии и синтаксиса этого языка. На данном пути имеется ряд нерешенных задач для русского языка и практически не исследовано использование аналогичных приемов для казахского языка. Для русского языка проводились несколько исследований  применимости разных подходов.

Новые технологии, для модели LSA (латентного-семантического анализа), могли представлять важное усовершенствование в исследовании оценки научных текстов.

Модель LSA, несмотря на трудоемкость и непрозрачность, может использоваться для разного ряда задач при обобщении или расширении смысла поискового запроса.

Ключевые слова: латентный семантический анализ (ЛСА), машинное обучение (МА), классификация, библиотека NLTK.

References / Список литературы

1. Moraes R., Valiati J.F., Gavião Neto W.P. Document-level sentiment classification: An empirical comparison between SVM and ANN. Expert Systems with Applications. 2013, № 40. Р 621–633.
2. Pontiki M., Galanis D., Pavlopoulos J., Papageorgiou H., Androutsopoulos I., Manandhar S. SemEval-2014 Task 4: Aspect based sentiment analysis. Proc. 8th Int. Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2014). Dublin, Ireland, 2014, Р 27–35.
3. Medhat W., Hassan A., Korashy H. Sentiment analysis algorithms and applications: A survey. Ain Shams Engineering Journ., 2014. № 5. Pp. 1093–1113.
4. Polyakov I.V., Sokolova T.V., Chepovsky A.A., Chepovsky A.M. Text classification problem and features set. Vestn. NGU. Ser.: Informatsionnye tekhnologii [Novosibirsk State Univ. Journ. of Information Technologies], 2015. Vol. 13. Iss. 2, Р 55–63 (in Russ.).

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Полная ссылка для цитирования на русском языке. Исмуканова А.Н., Лавров Д.Н., Кельдыбекова Л.М., Мукумова М.Ж. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БИБЛИОТЕКИ PYTHON ПРИ КЛАССИФИКАЦИИ НАУЧНЫХ ТЕКСТОВ// European  research № 11 (46) / Сб. ст. по мат. «European Research: Innovation in Science, Education and Technology/Европейские научные исследования: инновации в науке, образовании и технологиях»: ХLVI межд. науч.-практ. конф. (Лондон. Великобритания. 9 ноября, 2018). С. {см. сборник}. Краткая ссылка для цитирования на русском языке. Исмуканова А.Н., Лавров Д.Н., Кельдыбекова Л.М., Мукумова М.Ж. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БИБЛИОТЕКИ PYTHON ПРИ КЛАССИФИКАЦИИ НАУЧНЫХ ТЕКСТОВ // European  research № 11 (46). 2018. С. {см. сборник}.

Информация о материале

Категория: 05.00.00 Технические науки

Опубликовано: 01 ноября 2018

Просмотров: 428

Zhabelov S.T., Archakova Z.M., Huranova L.Z., Losanova M.A., Abdalyan T.G., Merzhueva Е.T.

Email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Zhabelov Samat Tahirovich - Student,

 DEPARTMENT INFORMATICS AND PROGRAMMING TECHNOLOGY,

INSTITUTE OF INFORMATICS, ELECTRONICS AND ROBOTICS;

Archakova Zalina Mukhtarovna - Student,

DEPARTMENT ARCHITECTURAL DESIGN, DESIGN AND DECORATIVE ARTS,

INSTITUTE OF ARCHITECTURE, CONSTRUCTION AND DESIGN

KABARDINO-BALKARIAN STATE UNIVERSITY;

Huranova Liana Zaurovna – Student,

DEPARTMENT MANAGEMENT AND EXAMINATION OF REAL ESTATE, FACULTY OF CIVIL ENGINEERING,

KABARDINO-BALKARIAN AGRARIAN UNIVERSITY;

Losanova Marianna Arsenovna – Master,

 DEPARTMENT SOCIAL WORK,

INSTITUTE OF SOCIAL WORK, SERVICE AND TOURISM

KABARDINO-BALKARIAN STATE UNIVERSITY;

Abdalyan Tatiana Gennadyevna - Student,

 DEPARTMENT MATHEMATICS,

INSTITUTE OF PHYSICS AND MATHEMATICS

KABARDINO-BALKARIAN STATE UNIVERSITY,

NALCHIK;

Merzhueva Elizaveta Tamerlanovna - Student,

 DEPARTMENT RUSSIAN LANGUAGE AND LITERATURE, FACULTY OF PHILOLOGY,

INGUSH STATE UNIVERSITY, NAZRAN

Abstract: оnly a small number of large cities managed to avoid transport problems, and in many cities these problems are subjected to one or another research. The main focus of these studies is the analysis and assessment of the future road network and public transport network. We will consider only one aspect of the analysis: the distribution of traffic, which we will use later to get acquainted with the new powerful network method.

Making up a promising transport plan of the city, the studied area is usually divided into areas that serve as the main points of departure and destination of transport flows. Then traffic between these areas is projected regardless of the small features of the road network for several years ahead. These forecasts could be presented in the form of a complete network of the type shown in Fig. one; but with a large number of areas, the diagram would be too complicated. At the next stage of the study, various road networks are proposed, and the predicted inter-district traffic flow is distributed over them. Then, traffic engineers estimate these networks based on whether the roads (within the estimated limits) can pass through these predicted traffic flows. In the end, a particular network is chosen as the best and is presented to the interested authorities, who often reject it!

Keywords: mathematics, network, transport.

Жабелов С.Т., Арчакова З.М., Хуранова Л.З., Лосанова М.А., Абдалян Т.Г., Мержуева Е.Т.

Жабелов Самат Тахирович – студент,

кафедра информатики и технологии программирования,

Институт информатики, электроники и робототехники;

Арчакова Залина Мухтаровна – студент,

кафедра архитектурного проектирования, дизайна и декоративно-прикладного искусства,

Институт архитектуры, строительства и дизайна

Кабардино-Балкарский государственный университет;

Хуранова Лиана Зауровна – студент,

кафедра управления и экспертизы недвижимости, строительный факультет,

Кабардино-Балкарский аграрный университет;

Лосанова Марианна Арсеновна – магистр,

 кафедра социальной работы,

Институт социальной работы, сервиса и туризма;

Абдалян Татьяна Геннадьевна – студент,

кафедра математики,

Институт физики и математики

Кабардино-Балкарский государственный университет,

г. Нальчик;

Мержуева Елизавета Тамерлановна – студент,

 кафедра русского языка и литературы, филологический факультет,

Ингушский государственный университет, г. Назрань

Аннотация: лишь незначительному числу больших городов удалось избежать транспортных проблем, а во многих городах эти проблемы подвергаются тем или иным исследованиям. Основным в этих исследованиях оказывается анализ и оценка будущего сети дорог и сети общественного транспорта. Мы рассмотрим только один аспект анализа: распределение движения транспорта, которым воспользуемся позже, чтобы познакомиться с новым мощным сетевым методом.

Составляя перспективный транспортный план города, изучаемую область обычно делят на районы, которые служат главными пунктами отправления и назначения потоков транспорта. Затем движение транспорта между этими районами прогнозируется вне зависимости от мелких особенностей дорожной сети на несколько лет вперед. Эти прогнозы можно было бы представить в виде полной сети типа показанной на рис. 1; но при большом числе районов диаграмма оказалась бы слишком сложной. На следующем этапе исследования предлагаются различные сети дорог, и по ним распределяется предсказанный межрайонный транспортный поток. Затем инженеры по движению транспорта оценивают эти сети по тому, смогут ли дороги (в предполагаемых пределах) пропустить через себя эти предсказанные транспортные потоки. В конце концов, какая-то конкретная сеть выбирается как наилучшая и представляется заинтересованным властям, которые нередко отвергают ее!

Ключевые слова: математика, сети, транспорт.

Список литературы

1. Афанасьев Л.Л. и др. Единая транспортная система и автомобильные перевозки. М.: Транспорт, 1984. 465 с.
2. Аникин Б.А., Тяпухин А.П. Коммерческая логистика: Учеб. М.: ТК Велби. Изд-во Проспект, 2005. 432 с.
3. Бауэрсокс Дональд Дж., Клосс Дейвид Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. М: Олимп-Бизнес, 2001. 640 с.
4. Безуглова М.А. Транспортные услуги в международной торговле: Учебн. пособие. Мурманск: Изд-во МГТУ, 2001. 91 с.
5. Беленький А.С. Исследование операций в транспортных системах: идеи и схемы методов оптимизации планирования. М.: Мир, 1992. 582 с.

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Полная ссылка для цитирования на русском языке. Жабелов С.Т., Арчакова З.М., Хуранова Л.З., Лосанова М.А., Абдалян Т.Г., Мержуева Е.Т. СЕТЕВЫЕ МЕТОДЫ// European  research № 11 (46) / Сб. ст. по мат. «European Research: Innovation in Science, Education and Technology/Европейские научные исследования: инновации в науке, образовании и технологиях»: ХLVI межд. науч.-практ. конф. (Лондон. Великобритания. 9 ноября, 2018). С. {см. сборник}. Краткая ссылка для цитирования на русском языке. Жабелов С.Т., Арчакова З.М., Хуранова Л.З., Лосанова М.А., Абдалян Т.Г., Мержуева Е.Т. СЕТЕВЫЕ МЕТОДЫ // European  research № 11 (46). 2018. С. {см. сборник}.