Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ДЛЯ ТОНОВОГО АНАЛИЗА ОТЗЫВОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПОРТАЛА "AUTOSTRADA.INFO/RU". / Селиверстов, Ярослав Александрович; Чигур, Виктория Игоревна; Селиверстов, Святослав Александрович; Свистунова, Александра Сергеевна.
в: Труды СПИИРАН, Том 18, № 2, 2019, стр. 354-389.Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья
}
TY - JOUR
T1 - РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ДЛЯ ТОНОВОГО АНАЛИЗА ОТЗЫВОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПОРТАЛА "AUTOSTRADA.INFO/RU".
AU - Селиверстов, Ярослав Александрович
AU - Чигур, Виктория Игоревна
AU - Селиверстов, Святослав Александрович
AU - Свистунова, Александра Сергеевна
PY - 2019
Y1 - 2019
N2 - 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
AB - 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
KW - automatic text analysis
KW - classification of texts
KW - Crowlers
KW - intelligent transport systems
KW - linear classifier
KW - machine training
KW - naive Bayes algorithm
KW - sentiment analysis
KW - tf-idf
KW - автоматический анализ текстов
KW - анализ тональности
KW - интеллектуальные транспортные системы
KW - классификациятекстов
KW - краулеры
KW - линейный классификатор
KW - машинное обучение
KW - наивный Байесовский алгоритм
KW - automatic text analysis
KW - classification of texts
KW - Crowlers
KW - intelligent transport systems
KW - linear classifier
KW - machine training
KW - naive Bayes algorithm
KW - sentiment analysis
KW - tf-idf
KW - автоматический анализ текстов
KW - анализ тональности
KW - интеллектуальные транспортные системы
KW - классификациятекстов
KW - краулеры
KW - линейный классификатор
KW - машинное обучение
KW - наивный Байесовский алгоритм
M3 - статья
VL - 18
SP - 354
EP - 389
JO - SPIIRAS Proceedings
JF - SPIIRAS Proceedings
SN - 2078-9181
IS - 2
ER -
ID: 78520536