Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/55579
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorTrukhanovich, I.-
dc.contributor.authorParamonov, A.-
dc.coverage.spatialМинскen_US
dc.date.accessioned2024-04-25T09:55:18Z-
dc.date.available2024-04-25T09:55:18Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationTrukhanovich, 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.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/55579-
dc.description.abstractThe 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.isoenen_US
dc.publisherБГУИРen_US
dc.subjectматериалы конференцийen_US
dc.subjectnatural language processingen_US
dc.subjectmachine learningen_US
dc.subjectquantum technologiesen_US
dc.titleIntelligent Analysis in Text Authorship Identificationen_US
dc.title.alternativeИнтеллектуальный анализ в идентификации авторства текстаen_US
dc.typeArticleen_US
local.description.annotationРассматривается 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

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Trukhanovich_Intelligent.pdf115 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.