Участник:Alvant
Материал из MachineLearning.
Алексеев Василий Антонович
|
Публикации
- Alekseev V. A., Bulatov V. G., Vorontsov K. V. Intra-Text Coherence as a Measure of Topic Models' Interpretability // Computational Linguistics and Intellectual Technologies. Dialogue 2018. Pp. 1-13.
Выступления на конференциях и семинарах
- 6 декабря 2019. В поисках идеальной тематической модели: отбор интерпретируемых тем. Семинар 5 лаборатории машинного интеллекта МФТИ — вызовы тематического моделирования. Ренормализация и энтропия, банк тем и балансировка (pdf)
- 2 октября 2019. Topic Modelling for Extracting Behavioral Patterns from Transactions Data. IC-AIAI 2019: International Conference on Artificial Intelligence: Applications and Innovations. Section: Deep Learning for Document Analysis. (poster)
- 1 июня 2018. Intra-Text Coherence as a Measure of Topic Models' Interpretability. 24-я Международная конференция по компьютерной лингвистике и интеллектуальным технологиям «Диалог». Section: Deep Learning for Document Analysis. (pdf)
- 25 ноября 2017. Внутритекстовая когерентность как мера интерпретируемости тематических моделей текстовых коллекций. 60-я Научная конференция МФТИ. Секция проблем интеллектуального анализа данных, распознавания и прогнозирования. (pdf)