Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elar.uspu.ru/handle/ru-uspu/18094| Title: | Машинная атрибуция русскоязычных текстов: обзор методов |
| Other Titles: | Machine attribution of Russian-language texts: a review of methods |
| Authors: | Amieva, A. M. Kramarenko, A. A. Filimonov, V. V. Zhivodyorov, A. A. Амиева, А. М. Крамаренко, А. А. Филимонов, В. В. Живодёров, А. А. |
| Issue Date: | 2017 |
| Publisher: | Российский государственный профессионально-педагогический университет |
| metadata.dc.rights: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Citation: | 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. |
| Abstract: | 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 |
| Keywords: | 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 |
| Conference name: | Новые информационные технологии в образовании и науке |
| Conference date: | 27.02-3.03.2017 |
| ISBN: | 978-5-8295-0500-4 |
| Origin: | Новые информационные технологии в образовании и науке : НИТО-2017 : материалы X международной научно-практической конференции. — Екатеринбург, 2017 |
| Appears in Collections: | Новые информационные технологии в образовании |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 978-5-8295-0500-4_2017_093.pdf | 816,84 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.