Вісник ХНУ. Технічні науки - 2019 рік

Постійне посилання зібрання

https://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/7553

Переглянути

Перегляд Вісник ХНУ. Технічні науки - 2019 рік за Автор "Fedorko, A."

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Інформаційна технологія тематичної класифікації текстових повідомлень
    (Хмельницький національний університет, 2019) Мазурець, О.В.; Тимуш, О.Ю.; Федорко, А.П.; Mazurets, O.; Tymush, O.; Fedorko, A.
    У статті розглянуто інформаційну технологію сортування текстових повідомлень за тематикою. При цьому використовуються розроблений підхід до визначення множин ключових слів для рубрик новин на основі методу оцінки TFIDF та розроблені математико-алгоритмічні моделі для визначення приналежності тестової новини до актуальних рубрик новин. На основі розробленої інформаційної технології тематичного сортування текстової інформації було створено два програмних продукти: систему визначення множин ключових слів для рубрик новин та систему тематичного сортування новин. Система визначення множин ключових слів для рубрик новин дозволяє за введеною множиною новин, що мають приналежність до певної конкретної рубрики, визначити множину ключових слів, які розглядаються як еквівалент узагальненого семантичного вмісту для новин цієї рубрики. В результаті використання програмної системи для аналізу вхідних даних у вигляді множин новин для всіх актуальних рубрик, одержуються вихідні дані у вигляді відповідної кількості множин ключових слів, які розглядаються в подальшому як портрети новин цих рубрик. Система тематичного сортування новин дозволяє за вхідними даними у вигляді текстового контенту тестової новини одержати вихідні дані у вигляді цифрових показників, що відображають оцінку приналежності тестової новини до кожної з рубрик. Для цього проводиться автоматизоване порівняння множини слів із контенту новини та множин ключових слів рубрик новин. Розроблені тестові програмні системи були використані для дослідження ефективності інформаційної технології тематичного сортування текстової інформації. Для цього проводилось автоматизоване визначення рубрик для тестових зразків новин за допомогою розроблених програмних продуктів. Одержані результати дослідження ефективності інформаційної технології показали, що в переважній більшості випадків програмна система, виконана відповідно до запропонованої інформаційної технології тематичного сортування текстової інформації, успішно виконала сортування новин за рубриками, й середня успішність сортування за рубриками склала 94,4%.