• Ярослав Александрович Селиверстов
  • Виктория Игоревна Чигур
  • Святослав Александрович Селиверстов
  • Александра Сергеевна Свистунова
Социальные сети (Вконтакте, Facebook), тематические сообщества всетях микроблогинга (Twitter), ресурсы для путешественников (TripAdvisor) и транспортные порталы (Autostrada) являются источником актуальной и оперативнойинформации о дорожно-транспортной обстановке, качестве предоставляемых транспортных услуг и степени удовлетворенности пассажиров уровнем транспортного обслуживания. Однако существующие системы транспортного мониторинга не содержатпрограммных инструментов, способных осуществлять сбор и анализ дорожно- транспортной информации в среде Интернет. В настоящей работе рассматривается задача построения системы автоматического извлечения и классификации дорожно-транспортной информации с транспортных интернет-порталов и апробация разработанной системы для анализа транспортных сетей Крыма и города Севастополя. Для решения этой задачи проанализированы библиотеки с открытым исходным кодомдля тематического сбора и исследования данных. Разработан алгоритм для извлечения и анализа текстов. Осуществлена разработк
Язык оригиналарусский
Страницы (с-по)354-389
ЖурналТруды СПИИРАН
Том18
Номер выпуска2
СостояниеОпубликовано - 2019

    Области исследований

  • automatic text analysis, classification of texts, Crowlers, intelligent transport systems, linear classifier, machine training, naive Bayes algorithm, sentiment analysis, tf-idf, автоматический анализ текстов, анализ тональности, интеллектуальные транспортные системы, классификациятекстов, краулеры, линейный классификатор, машинное обучение, наивный Байесовский алгоритм

ID: 78520536