The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования являются тематические модели построенные на основе на основе методов кластеризации с применением поиска с чередующимися окрестностями.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу объектісі – өзгермелі көршілес аймақты іздеу (VNS) амалын пайдалана отырып, кластерлік әдістер негізінде құрастырылған тематикалық модельдер.

Aim of work (in Russian) : Цель работы – найти способы решения задач тематического моделирования в форме прогрессивной кластеризации на основе VNS, которая способна давать эффективные результаты при поиске наилучшего локального оптимума среди всех допустимых. Полученные результаты являются независимыми как от текстовой разметки, так и от языка, и будут направлены на решение прикладных проблем NLP.

Aim of work (in Kazakh) : Бұл жобаның мақсаты – тематикалық модельдеу жұмысын VNS негізіндегі (барлық минимумдардың ішіндегі ең жақсы жергілікті минимумды іздестіре алатын қабылетке ие) озық калыстерлеу әдістерімен шешу және соған байланысты жұмыстың тұжырымдамасын қайта құру. Әзірленген алгоритмдер мен модельдер unsupervised learningге жатады және тілге тәуелді болмайды, сонымен қатар тематикалық модельдеу мәселелерін шешеді.

Методы исследования (на русском) : Для достижения цели и решения задач исследования на каждом этапе работ применялись различные методы и подходы, такие как: тематическое моделирование, кластерный анализ, корпусная лингвистика, методы глобальной оптимизации, поиск с чередующимися окрестностями.

Методы исследования (на казахском) : Мақсатқа жету және жұмыстың әрбір кезеңінде зерттеу мәселелерін шешу үшін әртүрлі әдістер мен тәсілдер қолданылды, мысалы: тематикалық модельдеу, кластерлік талдау, корпус лингвистикасы, жаһандық оңтайландыру әдістері, – өзгермелі көршілес аймақты іздеу.

Obtained results and novelty (in Russian) : Получены следующие основные результаты: Получены новые алгоритмы обучения на неразмеченных данных (без учителя) для тематического моделирования с помощью кластеризации.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Төмендегі нәтижелерге қол жеткізілді: Unsupervised learning тәсілдерін пайдалынып кластерлеу арқылы тематикалық модельдеудің жаңа алгоритмдерін зерттеліп және әзірленді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Основными показателями являются новые концепции расширенного тематического моделирования, которые включают в себя векторное представление слова/фразы распределительную семантику и n-граммы.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Негізгі көрсеткіштері кеңейтілген тематикалық модельдеудің жаңа тұжырымдамалары, ол сөз/фразаның векторлық ендірмесін, дистрибьюторлық семантиканы және n-граммаларды қамтитын.

Level of implementation (in Russian) : Все выполненные работы направлены на получение единого конечного результата в виде разработанной программной библиотеки.

Level of implementation (in Kazakh) : Барлық орындалған жұмыстар бағдарламалық кітапхана түрінде, біртұтас соңғы нәтиже алуға бағытталған.

Efficiency (in Russian) : Все разработанные методы были экспериментально апробированы на сформированном наборе больших текстовых данных. Получены численные оценки, подтверждающие эффективность разработанных концепций расширенного тематического моделирования.

Efficiency (in Kazakh) : Барлық әзірленген әдістер үлкен мәтіндік деректердің жиынында эксперименталды түрде тексерілді. Кеңейтілген тематикалық модельдеудің әзірленген тұжырымдамаларының тиімділігін бағалайтын сандық бағалар алынды.

Field of application (in Russian) : Разработанные алгоритмы применяются в составе информационных систем тематического моделирования.

Field of application (in Kazakh) : Әзірленген алгоритмдер ақпараттық жүйелердің тематикалық модельдеу бөлігі ретінде пайдаланылады.