Статья: ПРИМЕНЕНИЕ ТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ДЕКОМПОЗИЦИИ ТЕКСТОВОЙ ФОРМУЛИРОВКИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ КОМПЕТЕНЦИИ

Цель исследования - построить модель машинного обучения для декомпозиции текстовой формулировки компетенции. В данной статье рассматриваются методы представления компетенции как множества ключевых слов и терминов. Основное содержание исследования составляет анализ применения двух моделей: BERTopic и ARTM. Описываются основные этапы исследования: сбор и предобработка данных, обучение моделей, анализ и интерпретация результата. В заключении раскрываются преимущества и недостатки применения таких моделей, а также последующие направления исследования.

Информация о документе

Формат документа
PDF
Кол-во страниц
1 страница
Лицензия
Доступ
Всем
Просмотров
4

Информация о статье

ISSN
2311-4908
Журнал
ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА
Год публикации
2023
Автор(ы)
Тверской О. Ю., Канева О. Н.