English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

В статье описано исследование возможностей применения Марковских цепей в задаче построения модели авторского стиля. Моделирование особенностей стилистики человека является актуальной задачей. Имея такую модель, возможно сравнивать с ней различные тексты, авторство которых не установлено. Итогом такого сравнения будет уровень сходства авторских стилей двух текстов. Если он достаточно высок, то можно говорить о том, что оба текста написал один и тот же человек. Использование модели авторского стиля делится на две условные части: обучение модели и непосредственно ее использование для анализа текста. Построение модели происходит на наборах текстов, для которых заведомо известно авторство. В итоге созданная модель хранит в себе особенности построения фраз и словосочетаний конкретного человека. Важной особенностью подхода на данном этапе является требование использовать для обучения тексты большого объёма. На этапе использования обученная модель применяется для вычисления уровня сходства стиля с анализируемым текстом. Рассмотрена основная теоретическая база построения графа Марковской цепи, основываясь на авторском тексте. Рассматривается возможность дополнительной очистки текста перед его использованием для обучения модели и влияние этого на итоговый результат классификации. Произведены различные эксперименты для оценки влияния параметров используемого алгоритма на эффективность классификации. Итоговый уровень корректных результатов находится в районе 60-80 %, что сравнительно неплохо. Дальнейшие исследования должны увеличить уровень распознавани

information technology and management science

Markov Chains in the Task of Author’s Writing Style Profile Construction/ Markova ķēžu pielietošanas iespēju izpēte autora stila identifikācijai/ Исследование возможностей применения Марковских цепей для идентификации авторского стиля