Многозначная классификация текстовых документов с использованием вероятностного тематического моделирования ml-PLSI

In this paper, we describe an approach to multi-label classification of text documents based on probabilistic topic modeling. On the basis of SCTM-ru a topic model has been built with the help of supervised learning. A multi-label classification algorithm is presented. We propose tools for multi-label classification implementing this approach.В работе рассмотрен подход к многозначной классификации текстовых документов на основе вероятностного тематического моделирования. На базе корпуса SCTM-ru построена тематическая модель методом обучения с учителем, приведен алгоритм многозначной классификации. Описан состав программного прототипа, реализующего предложенный подход