|
Анализ текстовой и графической информации
Выявление трендов с помощью NLP как механизм поддержки принятия решений
П. А. Лобановаa, И. Ф. Кузьминовa, Е. Ю. Каратецкаяa, Е. А. Сабидаеваa, В. В. Анпилоговb a Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Москва, Россия
b Публичное акционерное общество "Сбербанк России", Москва, Россия
Аннотация:
В статье изложены принципы разработанного алгоритма выявления трендов на основе анализа больших текстовых данных и представления результата в удобных для лиц принимающих решения (ЛПР) форматах, реализованных в системе интеллектуального анализа больших данных iFORA. Дается обзор существующих алгоритмов текстовой аналитики. Излагается предлагаемая и апробированная на десятках реализованных проектов математическая основа для выявления терминов, означающих тренды. Описываются подходы к кластеризации терминов на основе их векторов в пространстве Word2vec. Приводятся примеры двух ключевых визуализаций (семантические, тренд-карты), дающих представление о круге тем и трендах, характеризующих конкретную исследуемую область, как способ адаптации результатов анализа к задачам ЛПР. Обсуждаются ограничения и преимущества использования предложенного подхода для поддержки принятия решений, предлагаются направления для будущих исследований.
Ключевые слова:
iFORA, NLP, текстовая аналитика, принятие решений.
Образец цитирования:
П. А. Лобанова, И. Ф. Кузьминов, Е. Ю. Каратецкая, Е. А. Сабидаева, В. В. Анпилогов, “Выявление трендов с помощью NLP как механизм поддержки принятия решений”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2022, № 4, 88–98; Scientific and Technical Information Processing, 50:5 (2023), 440–448
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/iipr84 https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2022/i4/p88
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 25 | PDF полного текста: | 4 |
|