Центральная Научная Библиотека УрО РАН

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)
Шифр издания : Ш1/М 81
Автор(ы) : Мосин А. Г.
Заглавие : Программа "Родовая память": Задачи, первые результаты, перспективы
Место публикации : Человек и общество в информационном измерении : материалы регион. науч. конф., посвящ.10-летию деятельности науч. отд. ЦНБ УрО РАН (28 февр. - 1 марта 2001 г.). - Екатеринбург, 2001. - С. 24-27
ББК : Ш1
Предметные рубрики: ЯЗЫКОЗНАНИЕ
Найти похожие

Вид документа : Статья из газеты
Шифр издания : Ш1/Ш 37
Автор(ы) : Шеваров Д.
Заглавие : За Далем - даль! : [В. И. Даль и как его последователь - А. Г. Мосин (Центральная научная библиотека УрО РАН)]
Место публикации : На смену!. - 2001. - 13 нояб.: фот.
Примечания : Перепеч. из газ.: Труд. - 2001. - 13 нояб.
ББК : Ш1
Предметные рубрики: ЯЗЫКОЗНАНИЕ
Найти похожие

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)
Шифр издания : Ш1/П 76
Автор(ы) : Крамаренко А. А., Филимонов В. В., Живодеров А. А., Амиева А. М.
Заглавие : Применение модели случайных блужданий для описания русскоязычных текстов
Место публикации : Информация: передача, обработка, восприятие : материалы международной научно-практической конференции (Екатеринбург, 12-13 января 2017 г.). - Екатеринбург, 2017. - С. 132-140
ББК : Ш1
Предметные рубрики: ЯЗЫКОЗНАНИЕ
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): 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
Найти похожие

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)
Шифр издания : Ш1/А 92
Автор(ы) : Филимонов В. В., Амиева А. М., Живодеров А. А., Крамаренко А. А.
Заглавие : Атрибутирование русскоязычных текстов с использованием закона больших чисел
Место публикации : Информация: передача, обработка, восприятие : материалы междунар. науч.-практ. конф. (Екатеринбург, 12-13 января 2017 г.). - Екатеринбург, 2017. - С. 11-19
ББК : Ш1
Предметные рубрики: ЯЗЫКОЗНАНИЕ
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): 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.
Найти похожие

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)
Шифр издания : Ш1/М 38
Автор(ы) : Амиева А. М., Крамаренко А. А., Филимонов В. В., Живодеров А. А.
Заглавие : Машинная атрибуция русскоязычных текстов: обзор методов
Место публикации : 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
ББК : Ш1
Предметные рубрики: ЯЗЫКОЗНАНИЕ
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): атрибуция текста--закон больших чисел--статистика х2--модель случайных блужданий
Найти похожие

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания : 81/Г 67
Автор(ы) : Горбич Л. Г., Живодеров А. А.
Заглавие : Использование статистических индексов для различения научных и научно-популярных текстов на примере трудов А.Е. Ферсмана
Место публикации : Программные продукты и системы. - 2020. - № 4. - С. 720-725
Примечания : Библиогр.: с. 725 (15 назв.)
ББК : 81
Предметные рубрики: ЯЗЫКОЗНАНИЕ
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): стиль текста--автоматическая классификация текстов--статистический индекс--логистическая регрессия--дискриминатный анализ--гос-кривая
Аннотация: С развитием информационной техники и информационных систем актуализировалась проблема разработки методик машинной атрибуции текстов. Эти методики могут быть использованы для автоматического поиска текстов необходимого жанра и стиля и установления авторства с помощью компьютерных технологий. В основу разработки рассматриваемой в статье методики была положена гипотеза о том, что существуют структурные особенности текста, которые позволяют без учета смыслового содержания отнести его к определенному жанру или автору на основе вычисления чисто количественных значений некоторых параметров и индексов. Авторы наряду с другими исследователями в течение ряда лет занимались разработкой таких индексов и формированием из них оптимального набора и добились в этом определенных успехов. В частности, был сформирован набор индексов, позволяющий правильно классифицировать тексты по жанру с вероятностью до 86 %. Для решения задачи автоматической классификации научных и научно-популярных текстов авторы применили и усовершенствовали набор статистических индексов, разработанный ими ранее для атрибуции других стилей. В качестве материала исследования были взяты труды академика А.Е. Ферсмана. Одной из особенностей этого автора является стилевая двойственность – наличие большого числа принадлежащих ему как научных, так и научно-популярных текстов, что создало уникальную возможность для попытки решения задачи автоматической классификации стилей текстов, принадлежащих одному автору. В ходе работы было показано, что выборочные средние статистических индексов для текстов двух стилей достоверно различаются. Применяя методы дискриминантного анализа, логистической регрессии и ROC-кривых, авторы продемонстрировали возможность автоматической классификации текстов двух стилей и с помощью оптимизации используемого набора индексов добились существенного повышения качества классификации. Предложен также новый статистический индекс, позволяющий минимизировать вычислительные затраты и успешно (до 100 % точности) решать задачу классификации научных и научно-популярных текстов даже при использовании его в качестве единственного фактора. Результаты исследования были проверены на текстах других авторов.
Найти похожие

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания : Ш1/Г 67
Автор(ы) : Горбич Л. Г.
Заглавие : Поиск оптимального набора букв для стилевой классификации художественных текстов методом статистических индексов
Место публикации : Программные продукты и системы. - 2023. - Т. 36, № 4. - С. 654-660
ББК : Ш1
Предметные рубрики: ЯЗЫКОЗНАНИЕ
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): стилевая классификация--набор букв--автоматическая классификация текстов--статистический индекс--машинное обучение--метод оптимизации--roc-кривая
Аннотация: В статье рассматривается проблема улучшения методов стилевой классификации русскоязычных текстов. В качестве возможного направления исследований предложен метод оптимизации набора (множества) букв, применяемого для вычисления статистических индексов текстов. Для оптимизации и контроля результатов использованы поэтические и прозаические художественные тексты на русском языке. Объем текстов составлял порядка 300 тысяч знаков при оптимизации и 100 тысяч знаков при контрольной оценке. Для вычисления статистических индексов рассчитывались частотности биграмм и триграмм букв. При оптимизации опробован также и вариант совместного использования индексов биграмм и триграмм. В статье дано краткое описание метода статистических индексов, приведены применявшиеся в исследовании алгоритм пошаговой оптимизации, вид возможной оптимизационной функции и формула для нахождения границы классификации. Показано, что оптимизация набора букв улучшает классификацию по сравнению с вариантом использования как полного набора букв, так и набора из гласных букв в применении к задаче автоматического различения поэтических и прозаических художественных текстов на русском языке. Проведено сравнение результатов классификации по предложенной формуле границы классификации с результатами расчетов по классификации методом ROC-кривых. В итоге для разных сочетаний статистических индексов и способов определения границы классификации интервал верной классификации составил 72–74 % для набора, включающего все буквы, 82–86 % для набора, включающего только гласные буквы, и 80.5–92.5 % для разных наборов букв, полученных при оптимизации
Найти похожие

Сиглы отделов ЦНБ УрО РАН

  бр.ф. - Бронированный фонд

  бф - Научно-библиографический отдел

  БХЛ - Фонд художественной литературы

  ИИиА -Фонд исторической литературы в ЦНБ УрО РАН

  ИМЕТ -Отдел ЦНБ в Институте металлургии УрО РАН

  кх - Отдел фондов (книгохранениe)

  МБА - Межбиблиотечный абонемент

  мф - Методический фонд

  ок - Отдел научной каталогизации

  оку - Отдел комплектования и учета

  орф - Обменно-резервный фонд

  пф - Читальный зал деловой и патентной информации

  рк - Фонд редкой книги

  ч/з - Главный читальный зал

  эр - Зал электронных ресурсов

Сиглы библиотек институтов и НЦ УрО РАН

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)