Automatic Creation Technologies of Declarative Tools for Clustering Media Documents

2019

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/ent.2019.00013
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The article describes the methods of identifying the conceptual content structure of the dataset of documents for the clustering. It was found that in the automatic extraction of key text concepts it is necessary to use the criteria of semantic significance of words and phrases obtained on the basis of syntactic, statistical and semantic methods. The syntactic criteria are based on the definition of the syntactic role of words and phrases in the text dataset. We accent on those elements of sentences that forms its semantic (predicate-actant) structure. In this research four methods of automatic identification of key text concepts have been elaborated, their comparative analysis is carried out and the technology of automatic creation of declarative means for text clustering of media is developed. The precision assessment of document clustering with and without declarative methods is conducted on test dataset.