論文の概要: Method of the coherence evaluation of Ukrainian text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00310v1
- Date: Sat, 31 Oct 2020 16:48:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-01 04:46:07.591592
- Title: Method of the coherence evaluation of Ukrainian text
- Title（参考訳）: ウクライナ語テキストのコヒーレンス評価方法
- Authors: S. D. Pogorilyy and A. A. Kramov
- Abstract要約: ウクライナ語のテキストコヒーレンス測定法について分析した。
訓練と試験はウクライナのテキストのコーパスで行われている。
テキストコヒーレンス評価のための2つの典型的なタスクを実行することで、テスト手順を実行する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to the growing role of the SEO technologies, it is necessary to perform
an automated analysis of the article's quality. Such approach helps both to
return the most intelligible pages for the user's query and to raise the web
sites positions to the top of query results. An automated assessment of a
coherence is a part of the complex analysis of the text. In this article, main
methods for text coherence measurements for Ukrainian language are analyzed.
Expediency of using the semantic similarity graph method in comparison with
other methods are explained. It is suggested the improvement of that method by
the pre-training of the neural network for vector representations of sentences.
Experimental examination of the original method and its modifications is made.
Training and examination procedures are made on the corpus of Ukrainian texts,
which were previously retrieved from abstracts and full texts of Ukrainian
scientific articles. The testing procedure is implemented by performing of two
typical tasks for the text coherence assessment: document discrimination task
and insertion task. Accordingly to the analysis it is defined the most
effective combination of method's modification and its parameter for the
measurement of the text coherence.
- Abstract（参考訳）: SEO技術の役割が増大しているため、記事の品質を自動的に分析する必要がある。
このアプローチは、ユーザのクエリに対して最も知的なページを返すのに役立ち、Webサイトの位置をクエリ結果のトップに上げるのに役立ちます。
コヒーレンスの自動評価は、テキストの複雑な解析の一部である。
本稿では,ウクライナ語におけるテキストコヒーレンス測定の主な方法について分析する。
意味的類似性グラフ法を他の手法と比較した場合の頻度について説明する。
文のベクトル表現のためのニューラルネットワークの事前学習による改善が示唆された。
元の方法の実験的検討とその修正がなされた。
訓練と試験の手順は、ウクライナの科学論文の要約や全文から収集されたウクライナ語のテキストのコーパスに基づいて行われる。
テスト手順は、文書識別タスクと挿入タスクという、テキストコヒーレンス評価のための2つの典型的なタスクを実行して実施する。
分析により, 提案手法の修正と, テキストのコヒーレンス測定のためのパラメータの最も効果的な組み合わせが定義できる。
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