2018 №2 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/12itvn218.html

Полный текст статьи в формате PDF


Ссылка для цитирования этой статьи:

Краснов Ф.В., Докука С.В. Вероятностная модель скрытых тем на основе архива журнала «Нефтяное Хозяйство» // Вестник Евразийской науки, 2018 №2, https://esj.today/PDF/12ITVN218.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.


Вероятностная модель скрытых тем на основе архива журнала «Нефтяное Хозяйство»

Краснов Федор Владимирович
ООО «Газпромнефть НТЦ», Санкт-Петербург, Россия
Эксперт
Кандидат технических наук
E-mail: Krasnov.FV@Gazprom-Neft.ru
ORCID: http://orcid.org/0000-0002-9881-7371
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=855886
Researcher ID: http://www.researcherid.com/rid/C-6518-2018

Докука София Владимировна
ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия
Научный сотрудник
Кандидат социологических наук
E-mail: sdokuka@hse.ru
ORCID: http://orcid.org/0000-0002-0847-5129
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=661868
Researcher ID: http://www.researcherid.com/rid/H-7306-2015

Аннотация. Вопрос о том, по какому пути движется прикладная наука и технологии, является ключевым для любой научно-технической области. Традиционно определение векторов развития производилось и производится экспертами по предметному направлению, однако значительный рост объемов информации и увеличение числа направлений развития свидетельствуют о необходимости доработки и совершенствования этого инструментария и выработке дополнительных методов исследования индустриальных трендов. В данном исследовании мы проанализировали проанализировать тренды нефтяной индустрии посредством автоматизированной обработки текстов научных статей в отраслевом журнале «Нефтяное хозяйство». Выявляя наиболее часто встречаемые темы в журнале за период с 2008 по 2016 годы, мы сделали вывод об увеличении значимости трудноизвлекаемых запасов и росте интереса к методам разработки подобных месторождений. Вместе с тем мы выявляем ограничения используемого подхода и предлагаем возможные варианты для его совершенствования.

Ключевые слова: тематическое моделирование; автоматизированный анализ текстов; наукометрия; трудно извлекаемые запасы; ТРИЗ; технологические тренды; BigARTM

Скачать

Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

ISSN 2588-0101 (Online)

?>