Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/48259
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Зенков, А. В. | ru |
dc.contributor.author | Zenkov, A. | en |
dc.date.accessioned | 2017-06-22T17:35:52Z | - |
dc.date.available | 2017-06-22T17:35:52Z | - |
dc.date.issued | 2016 | - |
dc.identifier.citation | Зенков А. В. Новый статистический метод атрибуции текстов / А. В. Зенков // XI Международная конференция «Российские регионы в фокусе перемен». Екатеринбург, 17-19 ноября 2016 г. : сборник докладов. — Екатеринбург : Издательство УМЦ УПИ, 2016. — Ч. 1. — С. 551-562. | ru |
dc.identifier.isbn | 978-5-8295-0513-4 | - |
dc.identifier.isbn | 978-5-8295-0512-7 | - |
dc.identifier.other | Zenkov, Andrei | en |
dc.identifier.uri | http://elar.urfu.ru/handle/10995/48259 | - |
dc.description.abstract | Предложен новый метод статистического анализа в текстологии. Исследовано распределение частот различных первых значащих цифр в числительных связных авторских русскоязычных текстов. Показано, что эти частоты приближённо соответствуют закону Бенфорда с резким преобладанием доли единицы. Отклонения от закона Бенфорда являются статистически устойчивыми авторскими особенностями, позволяющими при некоторых условиях исследовать вопрос об авторстве, в частности, различать тексты разных авторов. Распределение цифр конца ряда подвержено сильным флуктуациям и непоказательно. Предложенный подход проиллюстрирован и выводы подкреплены примерами компьютерного анализа произведений М. Агеева, В. Набокова, М. Шолохова, Н. Некрасова и др. Результаты обоснованы на основе непараметрического U-критерия Манна-Уитни и иерархического кластерного анализа. | ru |
dc.description.abstract | A new method of statistical analysis of texts is suggested. The frequency distribution of the first significant digits in numerals of connected authori-al Russian-language texts is considered. Benford's law is found to hold approximately for these frequencies with a marked predominance of the digit 1. Deviations from Benford's law are statistically significant author peculiarities that allow, under certain conditions, to consider the problem of au-thorship and distinguish between texts by different authors. At the end of row, the digits distribution is subject to strong fluctuations and thus unrepresentative for our purpose. The approach proposed and the conclusions are backed by the examples of the computer analysis of works by M. Ageev, V. Nabokov, M. Sholokhov, N. Nekrasov et al. The results are confirmed on the basis of non-parametric Mann-Whitney U test and hierarchical cluster analysis. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | en |
dc.language.iso | ru | en |
dc.publisher | Издательство УМЦ УПИ | ru |
dc.relation.ispartof | Российские регионы в фокусе перемен. — Ч. 1. — Екатеринбург, 2016 | ru |
dc.subject | ЗАКОН БЕНФОРДА | ru |
dc.subject | СТИЛЕМЕТРИЯ | ru |
dc.subject | АТРИБУЦИЯ ТЕКСТОВ | ru |
dc.subject | ОБРАБОТКА ТЕКСТОВ | ru |
dc.subject | КРИТЕРИЙ МАННА-УИТНИ | ru |
dc.subject | ИЕРАРХИЧЕСКИЙ КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ | ru |
dc.subject | BENFORD’S LAW | en |
dc.subject | STYLOMETRY | en |
dc.subject | TEXT ATTRIBUTION | en |
dc.subject | TEXT PROCESSING | en |
dc.subject | MANN-WHITNEY U TEST | en |
dc.subject | HIERARCHICAL CLUSTER ANALYSIS | en |
dc.title | Новый статистический метод атрибуции текстов | ru |
dc.title.alternative | A new statistical method of text attribution | en |
dc.type | Conference Paper | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en |
dc.conference.name | XI Международная конференция «Российские регионы в фокусе перемен» | ru |
dc.conference.date | 17.11.2016-19.11.2016 | - |
local.contributor.employee | Зенков, А. В. | ru |
local.description.firstpage | 551 | - |
local.description.lastpage | 562 | - |
local.issue | 11 | - |
local.volume | 1 | - |
Располагается в коллекциях: | Междисциплинарные конференции, семинары, сборники |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
rrfp_2016_1_065.pdf | 1,6 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.