Автоматическое извлечение отношений из русскоязычных новостных текстов методами без привлечения учителя

ФИО студента: Нефедов Михаил Анатольевич

Кампус/факультет: Факультет гуманитарных наук

Программа: Теория языка и компьютерная лингвистика (Магистратура)

Год защиты: 2017

В данной работе исследуются методы извлечения отношений без учителя. На материале русскоязычных новостных текстов тестируются три популярных подхода: бутстрепинг, distant supervision, извлечение отношений с помощью тематического моделирования. Проанализировав полученные результаты, мы делаем вывод, что бутстрепинг лучше всего применять для отношений с однообразной структурой выражения, а distant supervision в случаях, когда сочетание именованных сущностей немногозначно. Тематическое моделирование успешно применить не удалось. Возможными причинами этого является недостаточный объем данных, а также ошибки используемых для предобработки модулей выделения именованных сущностей и построения деревьев зависимости.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ