Визначення ознак авторства природньомовних текстів

Simple item page
dc.contributor.authorШинкаренко, Віктор Івановичuk_UA
dc.contributor.authorДемидович, Інна Миколаївнаuk_UA
dc.date.accessioned2019-07-24T10:58:03Z
dc.date.available2019-07-24T10:58:03Z
dc.date.issued2018
dc.descriptionВ. Шинкаренко: ORCID 0000-0001-8738-7225uk_UA
dc.description.abstractUKR: Досліджені можливості встановлення авторства природньомовних текстів та їх фрагментів методом класифікації за найменшою відстанню у просторі образів. Образи у n-мірному Евклідовому просторі формуються за ознаками вимірювань методами статистичного та рекурентного аналізу, показниками складності тексту. Метод рекурентного аналізу часових рядів адаптовано до аналізу природньомовних текстів. Встановлено, що визначені ознаки мають недостатньо високу ефективність при визначенні авторства; у 85% випадків хоча б один з методів дозволяє встановити авторство; модифікований метод рекурентного аналізу має той же рівень ефективності, як статистичний та аналіз складності тексту.uk_UA
dc.description.abstractRUS: Исследованы возможности установления авторства естественноязыковых текстов и их фрагментов методом классификации по наименьшим расстоянием в пространстве образов. Образы в n-мерном Эвклидовом пространстве формируются по признакам измерений методами статистического и рекуррентного анализа, показателями сложности текста. Метод рекуррентного анализа временных рядов адаптировано к анализу естественноязыковых текстов. Установлено, что определенные признаки имеют недостаточно высокую эффективность при определении авторства; в 85% случаев хотя бы один из методов позволяет установить авторство; модифицированный метод рекуррентного анализа имеет тот же уровень эффективности, как статистический и анализ сложности текстаru_RU
dc.description.abstractENG: The possibility of defining the authorship of natural language texts and its fragments was explored by minimum distance classification in space images. In n-dimensional Euclidean space the image forms by measurement signs of statistic and recurrent analysis, complexity indicators. The method of recurrent analysis of time series was adapted to the analysis of natural language texts. Certain signs weren’t efficient enough in authorship determination; in 85% of cases at least one of the methods allows to establish authorship; the modified method of recurrent analysis has the same level of efficiency as statistical and complexity analysis.en
dc.identifier.citationШинкаренко, В. І. Визначення ознак авторства природньомовних текстів: [препринт] / В. І. Шинкаренко, І. М. Демидович // Штучний інтелект. – 2018. – № 3 (81). – С. 27–35.uk_UA
dc.identifier.issn1561-5359
dc.identifier.urihttp://eadnurt.diit.edu.ua/jspui/handle/123456789/11443en
dc.identifier.urihttp://jai.in.ua/index.php/%D0%B0%D1%80%D1%85%D1%96%D0%B2?paper_num=1303en
dc.language.isouk_UA
dc.publisherІнститут проблем штучного інтелекту МОН України і НАН Україниuk_UA
dc.subjectприродньомовні текстиuk_UA
dc.subjectрекурентний аналізuk_UA
dc.subjectстатистичний аналізuk_UA
dc.subjectскладність текстівuk_UA
dc.subjectавторство текстуuk_UA
dc.subjectкласифікаціяuk_UA
dc.subjectестественноязыковые текстыru_RU
dc.subjectрекуррентный анализru_RU
dc.subjectстатистический анализru_RU
dc.subjectсложность текстовru_RU
dc.subjectавторство текстаru_RU
dc.subjectклассификацияru_RU
dc.subjectnatural language textsen
dc.subjectrecurrence analysisen
dc.subjectstatistic analysisen
dc.subjecttext complexityen
dc.subjecttext authorshipen
dc.subjectclassificationen
dc.subjectКІТuk_UA
dc.titleВизначення ознак авторства природньомовних текстівuk_UA
dc.title.alternativeОпределение признаков авторства естественноязыковых текстовru_RU
dc.title.alternativeDetermination of the Attributes of Authorship of Natural Textsen
dc.typeArticleen
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Shynkarenko.pdf
Size:
572.79 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Статті КІТ