Модель оперативной аналитической обработки текстовых комментариев к законопроектам

• Автор: Толкунов, Александр Александрович
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Орел
• Количество страниц: 207 с. : ил.

1 ПРОБЛЕМЫ ОБРАБОТКИ МАССИВА КОММЕНТАРИЕВ, ПОЛУЧЕННОГО В РЕЗУЛЬТАТЕ ОБЩЕСТВЕННОГО ОБСУЖДЕНИЯ ЗАКОНОПРОЕКТОВ

1.1 Анализ процесса обработки результатов общественного обсуждения законопроектов

1.1.1 Анализ нормативных документов, регламентирующих процедуру общественного обсуждения
1.1.2 Анализ процесса обработки комментариев на основе входных и выходных документов

1.2 Обоснование метода представления и обработки комментариев

1.2.1 Описание формализма понятия "мнение"

1.2.2 Анализ методов обработки мнений, представленных в текстовом виде

1.2.3 Выбор метода представления и обработки комментариев

1.2.4 Анализ моделей оперативной аналитической обработки текстов

1.2.5 Концепция системы обработки комментариев

1.3 Постановка задачи исследования

Выводы по 1 разделу
2 РАЗРАБОТКА ЭФФЕКТИВНЫХ ПОДХОДОВ К ОБРАБОТКЕ МАССИВА КОММЕНТАРИЕВ НА ОСНОВЕ ОПЕРАТИВНОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ТЕКСТОВ
2.1 Модель оперативной аналитической обработки комментариев с операциями детализации на основе выявления типичных и полезных текстов
2.2 Алгоритм формирования выборки типичных комментариев
2.3 Алгоритм формирования выборки полезных комментариев
Выводы по 2 разделу
3 ОЦЕНИВАНИЕ АДЕКВАТНОСТИ МОДЕЛИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ
3.1 Оценивание и сравнение обобщающих и накапливающих способностей выборок типичных и полезных комментариев
3.2 Оценивание эффективности алгоритма формирования выборки типичных комментариев
3.3 Оценивание эффективности алгоритма формирования выборки полезных комментариев
3.4 Оценивание свойств алгоритма формирования выборки типичных комментариев
3.5 Оценивание свойств алгоритма формирования выборки полезных комментариев
Выводы по 3 разделу
4 НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО ПОСТРОЕНИЮ И ПРИМЕНЕНИЮ СИСТЕМЫ ОПЕРАТИВНОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ КОММЕНТАРИЕВ
4.1 Структура системы оперативной аналитической обработки комментариев
4.2 Методика применения системы оперативной аналитической обработки комментариев
Выводы по 4 разделу
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ А Анализ структуры глав и статей исследуемых законопроектов
ПРИЛОЖЕНИЕ Б Множества и распределения высказываний в отобранных для исследований классах
ПРИЛОЖЕНИЕ В Расчет среднего темпа прироста полноты отбора высказываний в выборке типичных комментариев
ПРИЛОЖЕНИЕ Г Расчет среднего темпа прироста полноты отбора высказываний в выборке полезных комментариев

В настоящее время в соответствии с Постановлением Правительства РФ от 25.08.2012 № 851 [1] разрабатываемые законопроекты должны проходить процедуру общественного обсуждения на интернет-портале regulation.gov.ru [2]. Результатом такой процедуры является массив комментариев, содержащих предложения интернет-пользователей по корректировке законопроекта. Комментарии подлежат экспертной обработке с целью изучения и обобщения поступивших предложений. Трудоемкость данной процедуры на практике оказывается значительной, поскольку число комментариев для законопроектов, вызвавших наибольшее обсуждение, может достигать 10-20 тысяч. В этих условиях возникает потребность в разработке моделей обработки комментариев, направленных на эффективное ознакомление с поступившими предложениями.
Одним из основных понятий при исследовании процедур анализа комментариев является понятие "мнение". Исследованию способов обработки мнений посвящено научное направление Opinion Mining (англ.: анализ мнений), входящее в состав Text Mining (англ.: глубинный анализ текстов). Анализ работ Б. Пэнга, J1. Ли, М. Геймона, Дж. Каренини, М. Девалли, П. Резника, М. Ху, Т. Пинча, Т. Муллена и др. [3-19], посвященных данному направлению исследований, показал, что в основном авторы понимают анализ мнений как задачу классификации по тональности и поиск ключевых слов, в то же время вопросы, касающиеся эффективного ознакомления с мнениями, направленными на улучшение объекта обсуждения, остаются недостаточно исследованными.
Одним из подходов к моделированию процедур обработки мнений может стать подход, учитывающий многомерность представления мнения. Для обработки многомерных данных одним из наиболее эффективных методов обработки является оперативная аналитическая обработка данных, предложенная Э. Ф. Коддом [20].

- в большинстве задач метод OLAP применяется к гиперкубовой модели без задания определенной траектории перемещения, т. е. в классическом виде, в то время как в отдельных задачах для поиска закономерностей задается определенный порядок применения операций визуального анализа;
- меры рассчитываются в сильных шкалах на основе проведения контент-анализа;
- применяются в основном стандартные операции анализа, а вновь вводимые используют те или иные принципы агрегации данных.
Достоинством рассмотренных моделей является возможность описания массивов текстов, допускающих многомерное представление.
В то же время перечисленные модели обладают следующими недостатками:
- модели не универсальны и в каждой из практических задач имеют собственный набор атрибутов;
- отсутствуют операции погружения в текстовые данные с обоснованной эффективностью.
Указанные факты свидетельствуют о недостаточной разработанности моделей оперативной аналитической обработки текстов применительно к мнениям, а в особенности - к текстовым комментариям, полученным в ходе общественного обсуждения законопроектов. Разрабатываемая модель должна учитывать следующие основные особенности текстовых комментариев к законопроектам, процедуры их обработки, а также тенденции развития методов обработки мнений:
- возможность оценки интенсивности мнений в классах, сформированных значимыми атрибутами;
- возможность обобщения мнений на основе рефератов и выборок;
- возможность ознакомления с типичными и полезными комментариями в соответствии с выделенным на обработку бюджетом времени.