В работе решается задача кластеризации литературных текстов по авторам и жанрам статистическими методами. Основным инструментом анализа являются функции распределения текста по буквам и буквосочетаниям, а также выборочные буквенные распределения, построенные по фрагментам текстов. Для набора текстов, объём наименьшего из которых достаточен для того, чтобы считать буквенное распределение каждого из них стационарным с ошибкой не более 3%, вычисляются расстояния между распределениями букв в пространстве суммируемых функций. Критерий кластеризации, основанный на близости между двухбуквенными распределениями текстов, позволяет правильно идентифицировать автора с ошибкой не более 5%, а жанр – с ошибкой не более 15%. Однобуквенные распределения дают ошибку 15% и 25% соответственно.

естественные науки

математика

языкознание

книги о компьютерах

статистика

кластеризация

испытания технологий

Определение жанра и автора литературного произведения статистическими методами

Использование нейросетевых моделей в поведенческом скоринге

Беспроводные теги на основе Bluetooth-устройств

Профессиональные стандарты в области ИТ как фактор технологического и социального развития

Сравнительный анализ сайтов поиска оптовых поставщиков по критерию функциональной полноты

Анализ интеллектуальных информационных систем на примере сCRM и ERP

Прикладная информатика. Научные статьи

prikladnaia-informatika-nauchnye-stati