| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Trukhanovich, I. | - |
| dc.contributor.author | Paramonov, A. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2024-04-25T09:55:18Z | - |
| dc.date.available | 2024-04-25T09:55:18Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Trukhanovich, I. Intelligent Analysis in Text Authorship Identification = Интеллектуальный анализ в идентификации авторства текста / I. Trukhanovich, A. Paramonov // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2024. – Вып. 8. – С. 327–332. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/55579 | - |
| dc.description.abstract | The problem of text authorship identifi cation
is considered. A generalized review of the current state of
the problem is provided. A solution based on the modifi cation of ensemble machine learning methods is proposed. The
possibilities of applying sophisticated computational methods such as natural language processing, machine learning
algorithms and stylometric analysis to identify individual
writers based on their distinctive linguistic models are
investigated. A hypothesis is put forward about the need
for multidimensional text analysis and a new approach is
proposed for identifying the authorship of the text in the
form of a hybrid intelligent system. | en_US |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | natural language processing | en_US |
| dc.subject | machine learning | en_US |
| dc.subject | quantum technologies | en_US |
| dc.title | Intelligent Analysis in Text Authorship Identification | en_US |
| dc.title.alternative | Интеллектуальный анализ в идентификации авторства текста | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | Рассматривается проблема идентификации авторов текстов. Делается обобщенный обзор текущего состояния
проблемы. Предлагается решение на основе модификации
ансамблевых методов машинного обучения. Исследуются
возможности применения сложных вычислительных методов, таких как обработка естественного языка, алгоритмы машинного обучения и стилометрический анализ, для
идентификации отдельных писателей на основе их отличительных лингвистических моделей. Выдвигается гипотеза о
необходимости многомерного анализа текста и предлагается
новый подход для идентификации авторства текста в виде
гибридной интеллектуальной системы. | en_US |
| Appears in Collections: | OSTIS-2024
|
