Визначення авторства україномовного тексту на основі методів машинного навчання
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Дослідження присвячено задачі автоматичного визначення авторства україномовного тексту на основі методів машинного навчання. Запропоновано підхід, що передбачає формалізацію синтаксичних ознак, отриманих в результаті аналізу речень. Сформовано набір із 11 структурних характеристик, які дозволяють кількісно описати стиль автора на рівні синтаксису. Для розв’язання задачі атрибуції використано багатошаровий перцептрон, навчання якого здійснюється на основі витягнутих ознак. Експериментальні результати, отримані на корпусі творів трьох українських авторів, підтверджують ефективність запропонованого підходу та демонструють високу точність класифікації за умови належної попередньої обробки даних.
The research focuses on the task of automatic authorship attribution for Ukrainian-language texts using machine learning methods. The proposed approach involves formalizing syntactic features obtained through parsing of sentences. A set of 11 structural characteristics has been developed to quantitatively represent an author’s style at the syntactic level. A multilayer perceptron is used to solve the attribution task, trained on the extracted features. Experimental results based on a corpus of texts by three Ukrainian authors confirm the effectiveness of the proposed method and demonstrate high classification accuracy with proper data preprocessing.
The research focuses on the task of automatic authorship attribution for Ukrainian-language texts using machine learning methods. The proposed approach involves formalizing syntactic features obtained through parsing of sentences. A set of 11 structural characteristics has been developed to quantitatively represent an author’s style at the syntactic level. A multilayer perceptron is used to solve the attribution task, trained on the extracted features. Experimental results based on a corpus of texts by three Ukrainian authors confirm the effectiveness of the proposed method and demonstrate high classification accuracy with proper data preprocessing.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8163-57-0
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Бісікало О. В., Іщенко О. Р. Визначення авторства україномовного тексту на основі методів машинного навчання // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/24725.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (7)
- Бісікало О. В., Голуб С.В., Стовбчатий, М.М. «Застосування методів машинного навчання для визначення авторства україномовного тексту, » в Матеріали конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2020)», Вінниця, 2020. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2020/paper/view/8567. Дата звернення: Груд. 2019. – 6 с.
- Могир М. С. Визначення автора тексту з використанням глибокого навчання : магістерська дис. – Київ : НТУУ "КПІ ім. Ігоря Сікорського", 2020. – [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://ela.kpi.ua/items/a3314c2a-f3ad-4d42-b677-4a904ddbe149
- Зеленько Ю., Парамонов А. Програмний засіб ідентифікації автора тексту та виявлення емоційного контексту // Молодий вчений. – 2019. – №11(75). – С. 29–33.
- Hu Z. та ін. DeepStyle: User Style Embedding for Authorship Attribution of Short Texts. – arXiv preprint arXiv:2103.11798, 2021. – [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://arxiv.org/abs/2103.11798
- Scikit-learn: Machine Learning in Python. – [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://scikitlearn.org
- Шкура Я. О. Нейромережева комп’ютерна система розпізнавання авторства тексту : бакалавр. проєкт / Я. О. Шкура ; Національний технічний університет України "КПІ ім. Ігоря Сікорського". – Київ, 2023. – [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://ela.kpi.ua/items/0ae61f78-4aa6-4829-b007- 679cd4b9fd75
- Подшиваленко Б. О. Методи машинного навчання розв’язання задачі ідентифікації текстів : кваліфікаційна робота. – Харків : ХНУРЕ, 2021. – [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://openarchive.nure.ua/entities/publication/4632bfe1-9b18-4f0d-9b95-0f5934b50f2e.