Добірка наукової літератури з теми "Ідентифікація текстів"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Зміст
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Ідентифікація текстів".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Ідентифікація текстів"
Ковалевська, А. В. "ІДЕНТИФІКАЦІЯ ПАТОГЕННИХ ТЕКСТІВ: УКРАЇНСЬКІ РЕАЛІЇ". Науковий вісник ДДПУ імені Івана Франка. Серія: Філологічні науки (мовознавство), № 14 (19 січня 2021): 79–82. http://dx.doi.org/10.24919/2663-6042.14.2020.223448.
Повний текст джерелаБойчук, Валентина, та Наталія Єфремова. "ОСОБЛИВОСТІ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ПЕСИМІЗМУ ПЕРСОНАЖА В ТЕКСТІ ХУДОЖНЬОГО ТВОРУ (НА МАТЕРІАЛІ АНГЛІЙСЬКОЇ МОВИ)". Актуальні питання іноземної філології, № 12 (22 червня 2021): 18–23. http://dx.doi.org/10.32782/2410-0927-2020-12-3.
Повний текст джерелаAkimova, Nataliia, Alina Akimova та Anastasiya Akimova. "Дослідження ґенези розуміння текстів інтернету в юнацькому віці залежно від рівня мисленнєво-мовленнєвого розвитку". PSYCHOLINGUISTICS 31, № 1 (3 березня 2022): 6–24. http://dx.doi.org/10.31470/2309-1797-2022-31-1-6-24.
Повний текст джерелаГАВРИЛЕНКО, Катерина. "ЛІНГВІСТИЧНІ ДОСЛІДЖЕННЯ МОВИ ІНТЕРНЕТУ". Проблеми гуманітарних наук Серія Філологія, № 48 (10 березня 2022): 26–31. http://dx.doi.org/10.24919/2522-4565.2021.48.3.
Повний текст джерелаЗІРКА, Віра Василіївна. "РЕКЛАМНИЙ ТЕКСТ ЯК НОСІЙ КУЛЬТУРНОЇ ІНФОРМАЦІЇ СХІДНОСЛОВЯНСЬКИХ НАРОДІВ ТА АРАБСЬКОГО СВІТУ". Мова, № 35 (29 липня 2021): 96–101. http://dx.doi.org/10.18524/2307-4558.2021.35.237839.
Повний текст джерелаФінчук, Г. В., та М. І. Зубілевич. "РЕЦЕПЦІЯ ВІРШОЗНАВЧИХ ТЕРМІНІВ ЯМБА ТА ХОРЕЯ В УКРАЇНСЬКІЙ ПОЕТОЛОГІЧНІЙ ЛІРИЦІ (СПЕЦИФІКА ОЦІННОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ)". Collection of scientific works "Visnyk of Zaporizhzhya National University Philological Sciences", № 2 (9 квітня 2021): 210–14. http://dx.doi.org/10.26661/2414-9594-2020-2-30.
Повний текст джерелаСУПРУН, Людмила, та Володимир СУПРУН. "СТРУКТУРНА КОНФІГУРАЦІЯ Й ФУНКЦІОНАЛЬНЕ НАВАНТАЖЕННЯ НЕПОШИРЕНИХ РЕЧЕНЬ ДІЄСЛІВНОЇ БУДОВИ В ХУДОЖНІЙ КОМУНІКАЦІЇ ОЛЕСЯ ГОНЧАРА". Проблеми гуманітарних наук. Серія Філологія, № 46 (29 листопада 2021): 119–27. http://dx.doi.org/10.24919/2522-4565.2021.46.15.
Повний текст джерелаБацевич, Ф. С. "Лінгвонаративні аспекти ідентифікації оповідних інстанцій у художньому тексті". Мовознавство, № 1 (2020): 55–66.
Знайти повний текст джерелаБацевич, Ф. С. "Лінгвонаративні аспекти ідентифікації оповідних інстанцій у художньому тексті". Мовознавство, № 1 (2020): 55–66.
Знайти повний текст джерелаДинниченко, Т. А. "ДІАЛЕКТИКА РОЗВИТКУ ГРУПОВОЇ ТА ЕГО-ІДЕНТИЧНОСТІ В РОМАНІ А. ФРАНСА «БОГИ ЖАДАЮТЬ»". Collection of scientific works "Visnyk of Zaporizhzhya National University Philological Sciences", № 1 (17 вересня 2021): 231–36. http://dx.doi.org/10.26661/2414-9594-2021-1-32.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Ідентифікація текстів"
Подшиваленко, Б. О. "Застосування методів статистичного аналізу для розв’язання задачі ідентифікації текстів". Thesis, ХНУРЕ, 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/16437.
Повний текст джерелаПетрасова, Світлана Валентинівна, О. Д. Шанідзе та С. І. Швець. "Ідентифікація смислових відношень у текстах вікіпедії для побудови семантичної мережі". Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/45277.
Повний текст джерелаВівчарик, Володимир Михайлович, та Volodymyr Vivcharyk. "Визначення авторства документу з допомогою методів інтелектуального аналізу тексту". Master's thesis, 2019. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/30602.
Повний текст джерелаВ роботі досліджено основні завдання та можливі сфери застосування задачі визначення авторства деякого документу, обґрунтовано вибір моделі класифікації та програмного середовища Python для практичної реалізації методу визначення автора документу. Проведено тестування імплементованої класифікаційної моделі наївного Байєса для реальних даних, здійснено порівняння основних показників точності моделі для різного розміру простору ознак, проведено аналіз впливу на точність різних методів нормування текстових документів для задач класифікації.
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ, ОДИНИЦЬ, СКОРОЧЕНЬ І ТЕРМІНІВ 11 ВСТУП 12 1 ФОРМАЛЬНІ МЕТОДИ АНАЛІЗУ ДАНИХ, НА ЯКИХ БАЗУЄТЬСЯ ВИЗНАЧЕННЯ АВТОРСТВА 14 1.1 Основні завдання та застосування науки про визначення авторства 14 1.2 Історія виникнення науки стилеметрії 15 1.3 Класифікація методів дослідження стилю написання текстів 17 1.4 Штучний інтелект 18 1.4.1 Нейронна мережа 20 1.4.2 Пошук та оптимізація 20 1.4.3 Логіка 21 1.4.4 Теорія управління 22 1.5 Машинне навчання 23 1.6 Класифікація 25 1.6.1 Метод k найближчих сусідів 25 1.6.2 Класифікатор наївного Байєса 27 1.6.3 Дерева рішень 30 1.6.4 Метод опорних векторів (SVM) 32 1.7 Висновки до першого розділу 34 2 ОСОБЛИВОСТІ ПОБУДОВИ ТА ОЦІНКИ ЯКОСТІ КЛАСИФІКАЦІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ТЕКСТОВИХ ДОКУМЕНТІВ 35 2.1 Мульти-класифікація 35 2.2 Представлення текстових документів для аналізу 36 2.3 Зупинка слів (stopwords) 38 2.4 Стемінг (stemming) 39 2.5 Лематизація (Lemmatization) 42 2.6 Використання корисної інформації для зменшення розмірності ознак 43 2.7 Представлення текстових документів: побудова моделі векторного простору 44 2.8 Лексичні методи вилучення ключових слів 46 2.9 Нормалізація ваг 47 2.10 Вимірювання відстані між двома векторами 49 2.11 Оцінка текстового класифікатора 50 2.12 Висновки до розділу 2 52 3 ПРАКТИЧНА РЕАЛІЗАЦІЯ МЕТОДУ ІДЕНТИФІКАЦІЇ АВТОРА 53 3.1 Набір даних 53 3.2 Вибір програмного середовища 54 3.2.1 Бібліотека Scikit-learn 57 3.2.2 Бібліотека Pandas 59 3.2.3 Бібліотека NLTK 61 3.3 Підготовка середовища 61 3.4 Завантаження даних 63 3.5 Очищення та нормалізація даних 67 3.5.1 Скорочення простору атрибутів 69 3.5.2 Лематизація 70 3.5.3 Стеммінг 71 3.6 Побудова моделі класифікації 72 3.7 Оцінка точності методу класифікації 73 3.8 Висновки до розділу 3 74 4 СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 75 4.1 Основні типи даних в Python 75 4.1.1 Булевий тип (bool) 75 4.1.2 Числа 76 4.1.3 Екрановані послідовності 77 4.1.4 Список (list) 77 4.1.5 Кортеж (tuple) 78 4.1.6 Словник (dict) 78 4.2 Структури даних Pandas 79 4.2.1 Структура даних Series 79 4.2.2 Структура даних DataFrame 80 4.3 Висновки до розділу 4 81 5 ОБҐРУНТУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ 82 5.1 Розрахунок норм часу на виконання науково-дослідної роботи 82 5.2 Визначення витрат на оплату праці та відрахувань на соціальні заходи 83 5.3 Розрахунок матеріальних витрат 86 5.4 Розрахунок витрат на електроенергію 87 5.5 Розрахунок суми амортизаційних відрахувань 88 5.6 Обчислення накладних витрат 89 5.7 Складання кошторису витрат та визначення собівартості науково-дослідницької роботи 89 5.8 Розрахунок ціни науково-дослідної роботи 90 5.9 Визначення економічної ефективності і терміну окупності капітальних вкладень 91 5.10 Висновки до розділу 5 92 6 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 93 6.1 Охорона праці 93 6.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 96 6.2.1 Фактори виробничого середовища і їх вплив на життєдіяльність людини 96 6.2.2 Підвищення стійкості роботи промислового підприємства в умовах впливу ЕМІ ядерних вибухів 99 6.3 Висновки до розділу 6 101 7 ЕКОЛОГІЯ 102 7.1 Зниження енергоємності та енергозбереження 102 7.2 Індексний метод в екології 104 7.3 Висновки до розділу 7 108 ВИСНОВКИ 109 БІБЛІОГРАФІЯ 110 ДОДАТКИ