Анализ скрытых направлений исследований в нефтегазовой отрасли с помощью онлайн-библиотеки OnePetro (Федор Краснов, SECR-2018) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
[[File:Анализ скрытых направлений исследований в нефтегазовой отрасли с помощью онлайн-библиотеки OnePetro (Федор Краснов, SECR-2018).pdf|left|page=-|300px]] {{----}} [[File:{{#setmainimage:Анализ скрытых направлений исследований в нефтегазовой отрасли с помощью онлайн-библиотеки OnePetro (Федор Краснов, SECR-2018)!.jpg}}|center|640px]] {{LinksSection}} * [https://2018.secrus.org/program/submitted-presentations/latent-topic-discovery-in-petroleum-science-and-engineering/ Talks page on SECR site] <!-- <blockquote>[©]</blockquote> --> {{vklink|12254}} {{fblink|2183366335249709}} <references/> <!-- topub --> [[Категория:SECR-2018]] [[Категория:Natural Language Processing]] [[Категория:Machine Learning]] {{stats|disqus_comments=0|refresh_time=2018-11-12T18:44:16.113420|vimeo_plays=9|youtube_plays=0}} |
Версия 08:00, 15 ноября 2018
- Докладчик
- Федор Краснов
Данное исследование проведено с целью представления возможностей современных подходов к извлечению информации из текстовых массивов. Задача данного исследования состоит в том, чтобы с помощью научного подхода к анализу текста дать ответы на следующие бизнес-вопросы:
- Какие важные направления исследований развились за прошедший год?
- Что нового в нефтегазовых технологиях?
Авторы успешно применили технологию тематического моделирования (topic modeling) для решения поставленной задачи. Особое внимание в ходе создания тематической модели авторы уделили метрикам качества модели.
Видео
Посмотрели доклад? Понравился? Напишите комментарий! Не согласны? Тем более напишите.
Презентация
Примечания и ссылки
Plays:9 Comments:0