Динамическое тематическое моделирование русскоязычного корпуса юридических документов

Статья посвящена анализу результатов динамического тематического моделирования законодательных актов Российской Федерации, указов высших должностных лиц и постановлений Верховного и Конституционного Судов за 2008–2022 годы, входящих в исследовательский корпус русскоязычных юридических документов. В статье описаны процедуры формирования и предобработки корпуса, эксперименты по обучению тематических моделей на данном корпусе. Рассматривается как стандартная тематическая модель, так и динамическая тематическая модель, учитывающая изменение тем корпуса во времени. После обучения моделей в различных условиях были определен набор оптимальных параметров обучения. В качестве основного инструмента тематического моделирования использовалась библиотека BERTopic на языке программирования Python, комбинирующая алгоритмы построения тематических моделей и нейросетевые контекстуализированные модели распределенных векторных вложений. Исследовательские данные могут представлять интерес не только для специалистов в области компьютерной лингвистам, но и для социологов, политологов, юристов, работающих с законодательными документами.