Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://elar.rsvpu.ru/handle/123456789/18094
Название: | Машинная атрибуция русскоязычных текстов: обзор методов |
Другие названия: | Machine attribution of Russian-language texts: a review of methods |
Автор: | Amieva, A. M. Kramarenko, A. A. Filimonov, V. V. Zhivodyorov, A. A. Амиева, А. М. Крамаренко, А. А. Филимонов, В. В. Живодёров, А. А. |
Дата публикации: | 2017 |
Издатель: | РГППУ |
Библиографическое описание: | Машинная атрибуция русскоязычных текстов: обзор методов / А. М. Амиева [и др.] // Новые информационные технологии в образовании и науке : НИТО-2017 : материалы X международной научно-практической конференции, Екатеринбург, 27 февраля - 3 марта 2017 г. / Рос. гос. проф.-пед. ун-т [и др.]. - Екатеринбург : РГППУ, 2017. - С. 371-375. |
Аннотация: | The paper considers the problem of attribution and classification of Russian language texts. There are characteristics of different approaches. Authors explain choice of approaches and propose parameters for classification В статье рассматривается проблема атрибуции и классификации русскоязычных текстов. Приводятся характеристики различных подходов и обосновывается выбор. В рамках каждого подхода предлагается параметр для классификации |
Ключевые слова: | ATTRIBUTION OF TEXTS χ² STATISTICS THE LAW OF LARGE NUMBERS THE RANDOM WALK MODEL COEFFICIENT OF DIFFUSION АТРИБУЦИЯ ТЕКСТОВ СТАТИСТИКА χ² ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ МОДЕЛЬ СЛУЧАЙНЫХ БЛУЖДАНИЙ КОЭФФИЦИЕНТ ДИФФУЗИИ |
Конференция/семинар: | Новые информационные технологии в образовании и науке |
Дата конференции/семинара: | 27.02-3.03.2017 |
ISBN: | 978-5-8295-0500-4 |
Источники: | Новые информационные технологии в образовании и науке : НИТО-2017 : материалы X международной научно-практической конференции. — Екатеринбург, 2017 |
Располагается в коллекциях: | Конференции и семинары |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
978-5-8295-0500-4_2017_093.pdf | 816,84 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.