Umeå universitets logga

umu.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Models for effective categorization and classification of texts into specific thematic groups (using gender and criminal themes as examples)
Umeå universitet, Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Institutionen för datavetenskap. National Technical University “Kharkiv Polytechnic Institute”, Kharkiv, Ukraine.ORCID-id: 0000-0002-9826-0286
National Technical University “Kharkiv Polytechnic Institute”, Kharkiv, Ukraine.
National Technical University “Kharkiv Polytechnic Institute”, Kharkiv, Ukraine.
National Technical University “Kharkiv Polytechnic Institute”, Kharkiv, Ukraine.
2024 (Engelska)Ingår i: CLW-CoLInS 2024, computational linguistics workshop at Colins 2024: proceedings of the 8th international conference on computational linguistics and intelligent systems. Volume IV: computational linguistics workshop, Lviv, Ukraine, April 12-13, 2024 / [ed] Nina Khairova; Victoria Vysotska, CEUR-WS , 2024, Vol. IV, s. 37-49Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

An analysis of existing automated methods for text classification, used to develop an effective approach for automated text classification by thematic groups in the context of information related to criminal and gender themes, was conducted. Based on the analysis of classification methods, an algorithm for classifying texts by types of crime and gender was developed, information-linguistic and software for the task of distributing texts into thematic groups were developed, and the effectiveness of the developed application was assessed.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
CEUR-WS , 2024. Vol. IV, s. 37-49
Serie
CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS), ISSN 1613-0073 ; 3722
Nyckelord [en]
categorization, Classification, criminal justice theme, gender criminology, gender stereotypes, social practices, thematic groups
Nationell ämneskategori
Språkbehandling och datorlingvistik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:umu:diva-227967Scopus ID: 2-s2.0-85198743336OAI: oai:DiVA.org:umu-227967DiVA, id: diva2:1885255
Konferens
CLW-2024: Computational Linguistics Workshop at 8th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems (CoLInS-2024), Lviv, Ukraine, April 12–13, 2024
Tillgänglig från: 2024-07-22 Skapad: 2024-07-22 Senast uppdaterad: 2025-02-07Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(724 kB)135 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 724 kBChecksumma SHA-512
745d2674192ca8cb0e4a693572e1e812b27f5ddc1a8b69bf20c6013db7075c78785330aa295bf7505f9e2397da541b46110ed8585d2876b1730a99c0df668e7d
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

ScopusProceedings

Person

Khairova, Nina

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Khairova, Nina
Av organisationen
Institutionen för datavetenskap
Språkbehandling och datorlingvistik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 135 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 341 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf