Ф 53 Филимонов, В. В. Экспрессия и упорядоченность в письменной речи / В. В. Филимонов, А. А. Живодеров , Л. Г. Горбич // Известия Уральского федерального университета. Серия 1. Проблемы образования, науки и культуры. - 2012. - № 3. - С. 313-319. Рубрики: НАУКА. НАУКОВЕДЕНИЕ Кл.слова (ненормированные): ПИСЬМЕННАЯ РЕЧЬ -- УПОРЯДОЧЕНОСТЬ -- ЭМОЦИИ -- СТИЛЬ -- РАСПРЕДЕЛЕНИЕ |
Г 67 Горбич, Л. Г. Опыт различения поэтических и прозаических текстов на основе сравнения распределений биграмм гласных букв / Л. Г. Горбич, В. В. Филимонов, А. А. Живодеров // Количественные методы в искусствознании : сб. материалов Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. памяти Германа Алексеевича Голицына, 20-22 сентября 2012 года. - Екатеринбург, 2013. - С. 163-166 Рубрики: ФИЛОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ Кл.слова (ненормированные): ТЕКСТЫ ПРОЗАИЧЕСКИЕ -- БУКВЫ ГЛАСНЫЕ |
П 76 Применение модели случайных блужданий для описания русскоязычных текстов [] / А. А. Крамаренко, В. В. Филимонов, А. А. Живодеров, А. М. Амиева // Информация: передача, обработка, восприятие : материалы международной научно-практической конференции (Екатеринбург, 12-13 января 2017 г.). - Екатеринбург, 2017. - С. 132-140 Рубрики: ЯЗЫКОЗНАНИЕ Кл.слова (ненормированные): МОДЕЛЬ СЛУЧАЙНЫХ БЛУЖДАНИЙ -- ЗАКОН ЭЙНШТЕЙНА -- КОЭФФИЦИЕНТ ДИФФУЗИИ -- АТРИБУЦИЯ ТЕКСТА Аннотация: В статье рассматривается проблема анализа и атрибуции текста с помощью модели случайных блужданий. В качестве элемента атрибуции предлагается коэффициент пропорциональности в законе Эйнштейна, условно названный коэффициентом диффузии. В ходе работы было сделано предположение, что коэффициент диффузии связан с формой коммуникации между автором и читателем |
А 92 Атрибутирование русскоязычных текстов с использованием закона больших чисел [] / В. В. Филимонов, А. М. Амиева, А. А. Живодеров, А. А. Крамаренко // Информация: передача, обработка, восприятие : материалы междунар. науч.-практ. конф. (Екатеринбург, 12-13 января 2017 г.). - Екатеринбург, 2017. - С. 11-19 Рубрики: ЯЗЫКОЗНАНИЕ Кл.слова (ненормированные): КОРПУС -- СТАТИСТИКА Х2 -- ДЛИНА ТЕКСТА -- СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ -- КЛАСТЕР Аннотация: Работа посвящена статистическому исследованию русскоязычных текстов. Исследуется связь между длиной текста и среднеквадратичным отклонением величины χ2 для распределения сочетаний гласных букв. Установлена справедливость закона больших чисел для этой величины. Работа выполнена на кафедре полиграфии и веб-дизайна ИРИТ-РтФ УрФУ. |
М 38 Машинная атрибуция русскоязычных текстов: обзор методов [] / А. М. Амиева, А. А. Крамаренко, В. В. Филимонов, А. А. Живодеров // Новые информационные технологии в образовании и науке : материалы X Междунар. науч.-практ. конф. (Екатеринбург, 27 февраля–3 марта 2017 г.). - Екатеринбург, 2017. - С. 371-375 Рубрики: ЯЗЫКОЗНАНИЕ Кл.слова (ненормированные): АТРИБУЦИЯ ТЕКСТА -- ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ -- СТАТИСТИКА Х2 -- МОДЕЛЬ СЛУЧАЙНЫХ БЛУЖДАНИЙ |
П 78 Программа для вычисления статистических индексов, используемых в стилевой классификации русскоязычных текстов / В. В. Филимонов, А. А. Живодеров, А. С. Терентьев, Е. И. Дерябина. - DOI: 10.32460/ishmu-2021-9-0030 // IX Информационная школа молодого ученого. - Екатеринбург, 2021. - С. 264-271 Рубрики: НАУКА. НАУКОВЕДЕНИЕ Кл.слова (ненормированные): ПРОГРАММА -- СТАТИСТИЧЕСКИЕ ИНДЕКСЫ -- ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНТЕРВАЛЫ Аннотация: В статье описывается программа PROC, предназначенная для вычисления различных статистических индексов, статистического анализа полученных значений в больших массивах текстов. |
У 49 Улучшение качества стилевой классификации русскоязычных текстов на основе статистических индексов / В. В. Филимонов, А. А. Живодеров, Л. Г. Горбич, А. В. Дерябина. – DOI 10.32460/ergo-6-2022-0006 // Ergo... Проблемы методологии междисциплинарных исследований и комплексного обеспечения научно-исследовательской деятельности : сборник научных трудов. - Екатеринбург, 2022. - С. 74-84
Кл.слова (ненормированные): АВТОМАТИЧЕСКАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ ТЕКСТОВ -- ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ -- N-ГРАММА БУКВ Аннотация: Для решения задачи автоматической стилевой классификации текстов были применены методы дискриминантного анализа. В качестве возможных факторов классификации рассматривались индекс триграмм (ИТ), индекс биграмм (ИБ), их отношение (ИТ/ИБ), индекс сжимаемости текстов (Deflate), а также информационные индексы: соотношение порядка и хаоса в системе – так называемая R-функция (Rf), и функция развития (Df). Найдены оптимальные сочетания индексов для решения этой задачи. Удалось добиться значительного улучшения качества классификации текстов при одновременном уменьшении количества используемых индексов по сравнению с предыдущими работами |