?
Внедрение в TXM дополнительных инструментов автоматической обработки текста
С. 55–62.
Представлен опыт расширения возможностей платформы TXM за счет инструментов автоматической обработки текста (выделение псевдооснов, именных групп, анализ глагольного управления). В сочетании со стандартными функциями TXM (факторный анализ соответствий, специфичность и т.д.) они позволяют более эффективно осуществлять анализ специализированных корпусов, нацеленных, в частности, на выявление противоправного дискурса.
В книге
СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2019.
Аванесян Н. Л., Чеповский А. М., Правовая информатика 2025 № 3 С. 37–44
Показана применимость к переводам поэтических текстов разработанной ранее методики частотного анализа различных лингвистических характеристик русскоязычных текстов, которая позволяет по коэффициентам попарной ранговой корреляции словарей лингвистических характеристик сравнивать различные тексты и выявлять дифференцирующие признаки для идентификации текстов на естественном языке; проведен сравнительный анализ различных вариантов переводов на русский язык трагедии Уильяма Шекспира «Гамлет, принц датский»; показаны ...
Добавлено: 13 октября 2025 г.
Федорова Е. А., Степанов В. А., European Journal of Innovation Management 2023 Vol. 27 No. 5 P. 1767–1792
Добавлено: 29 апреля 2025 г.
Фокина А. И., Чеповский А. М., В кн.: Труды международной конференции «Корпусная лингвистика — 2023», 21–23 июня 2023 г., Санкт-Петербург.: СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2024. С. 224–231.
В работе рассматриваются результаты анализа соответствий на основе платформы корпусного анализа TXM. Исследован корпус поэзии Серебряного века, в состав которого входят подкорпуса, соответствующие основным течениям и авторам данного периода ...
Добавлено: 2 декабря 2024 г.
Аванесян Н. Л., Губина О. В., Чеповский А. М., Труды Института системного анализа Российской академии наук 2024 Т. 74 № 2 С. 25–32
Статья посвящена применению математических методов корпусного анализа для исследований литературных текстов русских писателей. Для исследований создан корпус прозаических текстов художественной литературы России XIX века, состоящий из пяти подкорпусов. Каждый подкорпус содержит тексты одного из авторов. На примере созданного корпуса продемонстрированы возможности применения метода анализа соответствий, интегрированного в корпусную платформу TXM в качестве одного из средств ...
Добавлено: 4 июля 2024 г.
Фокина А. И., Бурба А. В., В кн.: Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов им. Е.В. Арменского 2023.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2023. С. 283–285.
В работе рассматриваются результаты исследования текстов на основе метода анализа соответствий платформы корпусного анализа TXM. Исследованы не связанные между собой корпусы противоправных и поэтических текстов для проверки применимости и эффективности методики на несходных наборах текстов. В результате выявлена результативность применения анализа соответствий для корпусов различного типа. Сделан вывод о возможности применения данного инструмента платформы TXM для оценки качества ...
Добавлено: 6 мая 2024 г.
Фокина А. И., Чеповский А. А., Чеповский А. М., Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии 2023 Т. 21 № 2 С. 29–38
При формировании графов взаимодействующих объектов, построенных при импорте данных из социальных
сетей и сетей мгновенного обмена сообщениями, в качестве атрибутов вершин выступают в том числе и тек-стовые данные. В настоящей работе авторы приводят описание методики исследования текстов, основанной на процедурах корпусного анализа. Целью данной статьи является проверка методологических средств, предо-ставляемых программным обеспечением TXM для сравнительного анализа текстов ...
Добавлено: 9 октября 2023 г.
В настоящей работе авторы приводят описание методики статистического анализа текстов Telegram-каналов, основанной на сравнении методами корреляционного анализа автоматически сформированных частотных словарей. Рассматриваются коэффициенты попарной ранговой корреляции для сравнения частотных характеристик текстов различных неявных сообществ на естественном языке. Метод предлагается для оценки качества выделения неявных сообществ на графе, полученном при импорте данных из сети каналов мессенджера ...
Добавлено: 19 июля 2023 г.
Асеева Я. О., Фокина А. И., В кн.: Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем: материалы Всероссийской конференции с международным участием, Москва, РУДН, 17–21 апреля 2023 г.: М.: Российский университет дружбы народов, 2023. С. 290–294.
За последнее время число пользователей мессенджера Telegram во всем мире превысило 700 миллионов человек в ежемесячном измерении и продолжает расти каждый день. Telegram используется не только для обмена личными сообщениями, но он также стал ведущей площадкой политических, культурных и новостных каналов — альтернативы традиционным СМИ. Цель данной работы — исследовать выборку текстов, взятую из Telegram, ...
Добавлено: 8 июня 2023 г.
Таерз Ф. М., Бибаева М. А., / Series 2020.iwclul-1.2 "Proceedings of the Sixth International Workshop on Computational Linguistics of Uralic Languages". 2020.
Добавлено: 20 апреля 2021 г.
Аванесян Н. Л., Соловьев Ф. Н., Чеповский А. А., Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии 2021 Т. 19 № 1 С. 5–14
Приводится описание методики статистического анализа текстов социальных сетей, основанной на сравнении методами корреляционного анализа автоматически сформированных частотных словарей. Рассматриваются психолингвистические характеристики и коэффициенты попарной ранговой корреляции для сравнения частотных характеристик текстов на естественном языке. ...
Добавлено: 14 апреля 2021 г.
Аванесян Н. Л., Соловьев Ф. Н., Тихомирова Е. А. и др., Вопросы кибербезопасности 2020 № 4(38) С. 76–84
Разработана методика частотного анализа лексики противоправных текстов, которая позволяет по частотным словарям сравнивать различные наборы текстов и выявлять дифференцирую-шие признаки; приведена методика вычисления коэффициента попарной ранговой корреляции для сравнения
частотных словарей различных лексических характеристик; проведен сравнительный анализ различных по те-матике коллекций текстов противоправной направленности; показана возможность использования частотных лексических характеристик для исследования свойств текстов с целью ...
Добавлено: 4 декабря 2020 г.
Мусабиров И. Л., Булыгин Д. И., Марченко Е. Ю., / Series WP BRP "Basic research program". 2019. No. 90.
Добавлено: 12 декабря 2019 г.