Использование платформы TXM корпусного анализа для анализа текстов сообществ социальных сетей

А. И. Фокина; А. А. Чеповский; А. М. Чеповский

doi:10.25205/1818-7900-2023-21-2-29-38

Публикации

?

Использование платформы TXM корпусного анализа для анализа текстов сообществ социальных сетей

Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2023. Т. 21. № 2. С. 29–38.

Фокина А. И., Чеповский А. А., Чеповский А. М.

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 выделенных сообществ на графе взаимодействующих объектов. Метод предлагается для оценки качества выделения неявных сообществ на графе, полученном при импорте данных из сети каналов мессенджера Telegram.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: русский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: анализ социальных сетей social network analysis automated text analysis TXM platform платформа TXM автоматический анализ текстов

Benchmarking DNA large language models on quadruplexes

Cherednichenko O., Herbert A., Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2025 Vol. 27 P. 992–1000

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Kolmogorov–Arnold networks for genomic tasks

Попцова М. С., Briefings in Bioinformatics 2025 Vol. 26 No. 2 P. 1–11

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Графовые паттерны в несогласованных декларативных моделях процессов

Анненков А. Н., Нестеров Р. А., Моделирование и анализ информационных систем 2026 Т. 33 № 2 С. 176–205

Декларативные модели процессов широко используются в process mining для гибкого описания поведения процессов с помощью наборов ограничений. Однако модели, автоматически извлекаемые из журналов событий, могут содержать несогласованные ограничения, что затрудняет их интерпретацию и делает их непригодными для исполнения, проверки соответствия или дальнейшего анализа. Существующие методы анализа согласованности либо опираются на автоматные конструкции с высокой асимптотической сложностью ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16484)

Cham: Springer Publishing Company, 2026.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Искусственный интеллект как роза научной деятельности: исследование Тимоти Гауэрса

Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25

В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Паттерны коллаборации российских социологов: часть 2 – анализ сетей соавторства

Мальцева Д. В., Щеглова Т. Е., Ващенко В. А., Социологические исследования 2026 № 1 С. 62–74

Статья продолжает представление результатов анализа сетей коллаборации российских социологов в 2010–2021 гг. на основе данных о 75 232 научных публикациях из электронной библиотеки eLibrary (№ 12, 2025). Используемая методология библиометрического сетевого анализа включает построение и исследование нескольких типов сетей коллаборации. Полученные сети включают 37 790 уникальных авторов. В первой части статьи на основе анализа публикационной ...

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Паттерны коллаборации российских социологов: часть 1 – библиометрический анализ

Мальцева Д. В., Ким А. В., Капустина Л. В., Социологические исследования 2025 № 12 С. 50–65

В работе представлены результаты библиометрического анализа паттернов коллаборации российских социологов в 2010–2021 гг. на основе соавторства научных работ как наиболее частой формы сотрудничества в науке. На основе данных из научной электронной библиотеки eLibrary (75 232 публикации) построены сети коллаборации нескольких типов, которые включают 37 790 уникальных авторов. В первой части статьи данные проанализированы на макро- ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Сравнительный анализ переводов поэтических текстов

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.

Подход к классификации Telegram-каналов

Попов В. А., Чеповский А. А., Вопросы кибербезопасности 2025 № 4(68) С. 73–83

Цель исследования: разработка метода определения цифрового профиля Telegram-каналов в сетях информационного взаимодействия и процедуры классификации каналов на основе выделенного цифрового профиля. Метод исследования: метод исследования включает следующие этапы: построение графа взаимодействующих объектов на основании импортированных из сети Telegram данных, определение цифровых профилей вершин на основании их атрибутивных данных и свойств графа, кластеризация вершин на основании выделенных ...

Добавлено: 6 сентября 2025 г.

Formation of Collaboration Networks Among Russian Sociologists (2010–2021)

Мальцева Д. В., Ким А. В., Семенова А. М., Operations Research Forum 2025 Vol. 6 Article 89

Из-за нелинейного характера развития социологической дисциплины в советское время, а также существующего неравенства между центральными городами и регионами в современной России, сообщество российских социологов характеризуется низким уровнем интеграции на локальном уровне и выборочной представленностью в международном научном сообществе. Целью исследования является изучение структуры и закономерностей научного сотрудничества в сообществе российских социологов в период с 2010 ...

Добавлено: 26 июня 2025 г.

Analysis of Images, Social Networks and Texts, 12th International Conference, AIST 2024, Bishkek, Kyrgyzstan, October 17–19, 2024, Revised Selected Papers

Springer, 2024.

This book constitutes the refereed proceedings of the 12th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts, AIST 2024, held in Bishkek, Kyrgyzstan, during October 17–19, 2024. The 16 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 70 submissions. They were organized in topical sections as follows: Natural Language Processing; Computer Vision; Data Analysis and Machine Learning; ...

Добавлено: 29 мая 2025 г.