News Popularity Prediction Using Topic Modelling

2021

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist50301.2021.9465884
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The tasks of Natural Language Processing (hereinafter - NLP) are very topical today, in particular in the context of the application of machine learning and artificial intelligence models. In this work the approach allowing to carry out classification of texts with the minimal required manual markup is considered. The problem of prediction of resonance of news in the Kazakhstani media space where resonance is understood as abnormal interest of the public to the publication within the limits of a concrete information source is considered. The proposed model is implemented and tested within an informational system.