Каталог статей из сборников научных конференций и научных журналов- Социосфера. - 2022. - № 4

А. В. Кузнецов, кандидат исторических наук,

ORCID 0000-0003-4755-250X, e-mail: historyras@gmail.com,

Институт всеобщей истории РАН,

г. Москва, Россия

Стремительное развитие информационных технологий в XXI веке коренным образом изменило характер исследований в гуманитарных науках в целом и в частности в исторической науке. Исследователям доступно всё большее число цифровых источников, вместе с этим существенно расширился набор инструментов и методов автоматического анализа текстов. Одним из наиболее популярных стал метод тематического моделирования (англ. topic modeling). Под тематическим моделированием понимается метод машинного обучения, который определяет, к каким темам относится каждый документ текстовой коллекции и какие слова (термины) образуют каждую тему. «Тема» в тематическом моделировании – это «повторяющийся набор совместно встречающихся слов» [12, с. 12]. В настоящее время разработано множество конкретных вариантов построения тематических моделей [4, с. 63; 9, с. 410], но наибольшую популярность в гуманитарных науках нашел алгоритм латентного размещения Дирихле, предложенный в 2003 году [7]. Его успех можно объяснить наличием большого количества готовых к использованию и хорошо документированных инструментов.