Автоматическое выявление и классификация информационных событий в текстах СМИ

Alexander A. Khoroshilov, R. R. Musabaev, R. R. Musabaev, Y.D. Kozlovskaya, J.D. Kozlowski, Ю.В. Никитин, Yu. V. Nikitin, А. А. Khoroshilov

2020

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.36535/0548-0027-2020-07-4
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

Описывается решение проблемы автоматического выявления и классификации информационных событий в текстах СМИ на основе модели фразеологического концептуального анализа текстов. Предлагаемое решение базируется на использовании ранее разработанных методов формализации смысловой структуры предложений, а также на методах и алгоритмах установления фрагментов текстов СМИ, описывающих информационные события. В разработанном алгоритме реализованы правила падежной грамматики Ч. Филлмора, базирующиеся на процедурах семантико-синтаксического и концептуального анализа текстов.