Труды КНЦ (Технические науки) 2/2022(13).

37. Fedorov A. M., Datyev I. O. Subsystem for selecting the optimal (according to a given criterion) model of topic modeling. The Certificate on official registration of the computer program. No. 202166865, 2021. (In Russ.). 38. Mimno D., Wallach H., Talley Ed., Leenders M., McCallum A. Optimizing semantic coherence in topic models. In: Proceedings o f the 2011 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Edinburgh, Scotland, UK. — Association of Computational Linguistics, 2011, pp. 262-272. 39. Newman D., Lau J. H., Grieser K., Baldwin T. Automatic evaluation of topic coherence. In: Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference o f the North American Chapter o f the Association fo r Computational Linguistics (HLT 2010). — Association for Computational Linguistics, Stroudsburg, 2010, pp. 100-108. 40. Vorontsov, K., Potapenko, A. Additive regularization of topic models. Mach Learn, 2015, no. 101, pp. 303-323. Available at: https://doi.org/10.1007/s10994-014-5476-6 Accessed 21.10.2022). 41. Hofmann T. Probabilistic latent semantic indexing. In: Proceedings o f the 22nd annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR '99). — Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 1999, pp. 50-57. Available at: https://doi.org/10.1145/312624.312649 Accessed 21.10.2022). 42. Datyev I. O., Fedorov A. M. Additivnaya regulyarizaciya pri tematicheskom modelirovanii tekstov soobshchestv onlajnovyh social'nyh setej [Additive Regularization in Topic Modeling of Texts of Communities of Online Social Networks]. Ontologiya proektirovaniya [Ontology of Designing], 2022, no. 2 (44), pp. 186-199. (In Russ.). DOI: 10.18287/2223-9537-2022-12-2-186-199 43. Blei D. M., Ng A. Y., Jordan M. I. Latent Dirichlet allocation. J. Mach. Learn. Res., 2003, no. 3, pp. 993-1022. 44. Jianhua Yin, Jianyong Wang. A dirichlet multinomial mixture model-based approach for short text clustering. In: Proceedings o f the 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD '14). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 2014, pp. 233-242. Available at: https://doi.org/10.1145/2623330.2623715 Accessed 21.10.2022). 45. https://gosvon.net/. 46. https://habr.com/ru/post/483202/. Информация об авторах Андрей Михайлович Федоров — кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник; И горь Олегович Датьев — кандидат технических наук, старший научный сотрудник; М аксим Геннадьевич Шишаев — доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник; Сергей Сергеевич Федотов — программист, аспирант; Иван Геннадьевич Вишняков — системный администратор, магистрант. Information about the authors Andrey M . Fedorov — Candidate o f Science (Tech.), Leading Researcher; Ig o r O. Datyev — Candidate o f Science (Tech.), Senior Researcher; Maksim G. Shishaev — Doctor o f Science (Tech.), Chief Research Fellow; Sergey S. Fedotov — Programmer, graduate student; Ivan G. Vishnyakov — System Administrator, undergraduate. Статья поступила в редакцию 15.10.2022; одобрена после рецензирования 29.10.2022; принята к публикации 08.11.2022. The article was submitted 15.10.2022; approved after reviewing 29.10.2022; accepted for publication 08.11.2022. Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2022. Т. 13, № 2. С. 5-22. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2022. Vol. 13, No. 2. P. 5-22. © Федоров А. М., Датьев И. О., Шишаев М. Г., Федотов С. С., Вишняков И. Г., 2022 22