Название исследуемой задачи:	Выявление поляризации текстов в новостном потоке
Тип научной работы:	M1P
Автор:	Роман Артемович Авдеев
Научный руководитель:	д.ф.-м.н., Воронцов Константин Вячеславович
Научный консультант(при наличии):	Ватолин Алексей

Abstract

В данной работе предлагается способ определения поляризации текстов в новостном потоке. Решение основано на методах машинного обучения без учителя, что позволяет работать как с малыми, так и с большими наборами текстов. Решается задача разделения множества новостных сообщений на кластеры-мнения, выделения отдельных кластеров нейтральных и нерелевантных документов. Предложены метрики оценивания качества отсева нерелевантных и нейтральных сообщений. Реализована модель, работающая в среднем не хуже, чем разметчики. Эксперименты проводились на датасете, состоящем из 30 корпусов новостных сообщений по темам «политика» и «происшествия».

Research publications

Presentations at conferences on the topic of research

Software modules developed as part of the study

1. A python package mylib with all implementation here.
2. A code with all experiment visualisation here. Can use colab.