FORMALIZATION OF BASIC PROCESSES AND MATHEMATICAL MODEL OF THE SYSTEM FOR MONITORING AND ANALYSIS OF PUBLICATIONS OF ELECTRONIC MEDIA
DOI:
https://doi.org/10.14529/ctcr210403Keywords:
media information monitoring, data analysis, monitoring and data analysis system, text analysis, mathematical model of the system, data mining, neural network methods, system analysis, text classification, text clusteringAbstract
The article describes an approach to formalizing basic processes and building a mathematical model for a system for collecting and analyzing data from electronic media. The authors, as part of a scientific study, are creating a system, including the development of new algorithms, methods and approaches for collecting and analyzing textual information from Internet news sources. The main direction of the study is the application of methods for the mining of text data based on the technology of artificial neural networks, methods of natural language processing, text mining, machine learning and big data processing. Purpose of the study. To develop a formalized description of the model of the system for monitoring and analyzing the text information of electronic news media using the methods of mathematical modeling. Research methods and tools. The use of the toolkit of the methodology of mathematical modeling, with the methods of system analysis is proposed. To study the system, such methods of system analysis as abstraction, formalization, composition and decomposition, structuring and restructuring, modeling, recognition and identification were used. The system is considered as a formalized model of an automatic classifier and clusterizer for a set of text documents in a natural language in the form of an algebraic system. To solve the problems of classification and clustering of texts, it is proposed to apply machine learning methods based on neural network approaches. The structure of the system and its constituent processes, as well as processes interacting with the system from outside, are presented in the form of a formalized mathematical description. Results. The developed formalized mathematical description of the system model clearly shows the interconnection of the system components with each other, as well as internal processes. The applied approach makes it possible to detail the representation of the system based on its decomposition into subsystems and modules. All this makes it possible to streamline the sequence of stages of creating a system and decompose them into separate stages of work. Conclusion. The results obtained in the course of the study allow us to move on to the next stage of the life cycle of the information system being developed - its software development.References
Комаров, В.Н. Мониторинг и системный анализ информации электронных СМИ для промышленных предприятий / В.Н. Комаров, С.М. Рощин // Наукоемкие технологии и интеллектуальные системы: сб. ст. по итогам Междунар. науч.-практ. конф. – Самара: ООО «Агентство международных исследований», 2018. – С. 36–40.
Комаров, В.Н. Разработка архитектуры системы мониторинга и анализа публикаций в сети интернет / В.Н. Комаров, С.М. Рощин // Передовые инновационные разработки. Перспективы и опыт использования, проблемы внедрения в производство: сб. науч. ст. по итогам девятой междунар. науч. конф. (31 октября 2019 г.). Ч. 2. – Казань: ООО «Конверт», 2019. –
С. 27–29.
Комаров, В.Н. Моделирование системы мониторинга и анализа информации электронных СМИ методами модельно-ориентированного системного инжиниринга / В.Н. Комаров, С.М. Рощин // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2021 – Т. 21, № 1 – С. 12–22. DOI: 10.14529/ctcr210102
Зайцева, Н.А. Математическое моделирование: учеб. пособие / Н.А. Зайцева. – М.: РУТ (МИИТ), 2017. – 110 с.
Аверченков, В.И. Мониторинг и системный анализ информации в сети Интернет /
В.И. Аверченков, С.М. Рощин. – Брянск: БГТУ, 2012. – 160 с.
Анализ данных и процессов / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, И.И. Холод и др. – 3-е изд.,
перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009. – 512 с.
Борисов, Е.С. Классификатор текстов на естественном языке / Е.С. Борисов. – http://mechanoid.kiev.ua/neural-net-classifier-text.html (дата обращения: 5.08.2021).
Дюк, В.А. Применение технологий интеллектуального анализа данных в естественнонаучных, технических и гуманитарных областях / В.А. Дюк, А.В. Флегонтов, И.К. Фомина // Известия российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. – 2011. –
№ 138. – С. 77–87.
Акимов, Д.А. Подход к классификации интернет-страниц по степени их информативности / Д.А. Акимов, О.К. Редькин, И.В. Садыков // Вестник МГТУ МИРЭА. – 2015, № 4-1 (9). –
С. 206–217.
Созыкин, А.В. Анализ текстов с помощью рекуррентных нейронных сетей / А.В. Созыкин. – https://www.youtube.com/watch?v=7Tx_cewjhGQ (дата обращения: 05.08.2021).
Архипенко, К. Рекуррентные нейронные сети в задачах анализа текстов / К. Архипенко. – https://docplayer.ru/42578505-Rekurrentnye-neyronnye-seti-v-zadachah-analiza-tekstov.html (дата обращения: 10.08.2021).
Трусов, П.В. Введение в математическое моделирование / П.В. Трусов. – М.: Университетская книга; Логос, 2007. – 440 с.
Русаков, А.М. Исследование и моделирование сложных систем / А.М. Русаков. – М.: Москов. гос. ун-т приборостроения и информатики, 2014. – 90 с.
Комаров, В.Н. Структура и обобщенный алгоритм работы системы мониторинга и анализа публикаций электронных СМИ / В.Н. Комаров, С.М. Рощин // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2019. – Т. 8, № 4 (48). – С. 61–66.
Комаров, В.Н. Мониторинг и системный анализ информации электронных СМИ для предприятий оборонно-промышленного комплекса России / В.Н. Комаров, С.М. Рощин // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2019. – Т. 8, № 2 (46). – С. 22–25.
Борисов, Е.С. Автоматизированная обработка текстов на естественном языке, с использованием инструментов языка Python / Е.С. Борисов. – http://mechanoid.kiev.ua/ml-text-proc.html (дата обращения: 10.08.2021).
Васильев, Ю. Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике / Ю. Васильев. – СПб.: Питер, 2021. – 256 с.
Система формирования знаний в среде интернет: моногр. / В.И. Аверченков, А.В. Заболеева-Зотова, Ю.М. Казаков и др. – 3-е изд., стереотип. – М.: ФЛИНТА, 2016. – 181 с.
Вершинин, В.Е. Решение задач обработки естественного языка на основе нейросетевых моделей / В.Е. Вершинин, Е.В. Вершинин // Международная научно-практическая конференция НИЦ Аэтерна, 2018. – С. 54–59.
Витковский, А.В. Применение рекурсивных нейронных сетей для анализа тональности текста / А.В. Витковский, А.В. Жвакина // 54-я научная конференция аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, 2018. – С. 152–153.
