Ефективність статистичних критеріїв для визначення стильових характеристик текстів
-
Published:2023-08-31
Issue:4
Volume:33
Page:90-94
-
ISSN:2519-2477
-
Container-title:Scientific Bulletin of UNFU
-
language:
-
Short-container-title:SBUNFU
Author:
Хомицька І. Ю.ORCID, Теслюк В. М.ORCID, Базилевич І. Б.
Abstract
Проаналізовано особливості підвищення достовірності встановлення звичайної та стильової атрибуції текстів, застосовуючи статистичні критерії Лемана-Розенблатта та Стьюдента. Запропоновано методологію застосування поєднання статистичних критеріїв Лемана-Розенблатта та Стьюдента для здійснення атрибуції текстів на основі визначення довжини слів та стильової атрибуції текстів на фонологічному рівні. Визначено залежність ефективності статистичних критеріїв від трьох основних чинників: обсягу вибірки, рівня мови, на якому здійснюється атрибуція текстів, та лінгвістичного матеріалу дослідження. Наведено алгоритм здійснення атрибуції текстів та стильової атрибуції текстів мовою програмування Java. Запропоновано поєднання двох основних підходів до здійснення стильової атрибуції текстів, яке може використовуватися і для авторської атрибуції. Перший підхід ґрунтується на визначенні розподілу довжини слів за допомогою критерію Лемана-Розенблатта, другий – на визначенні відмінностей у частоті вживання груп приголосних фонем, використовуючи критерій Стьюдента. Встановлено оптимальний обсяг вибірки. У першому випадку обсяг вибірки становить 50 000 літер, у другому – 30 000 фонем. Проведено атрибуцію текстів на матеріалі статистичних даних, отриманих з художніх творів Данієля Дефо "Робінзон Крузо" (XVIII ст.) та Пауліни Сари Джо Моєс "Я перед Вами" (XXI ст.). Стильову атрибуцію проведено на матеріалі статистичних даних, отриманих з газетного (The Daily Telegraph) (XXI ст.) та наукового стилів (Acta Physica Polonica) (XXI ст.). Встановлено ефективність статистичних критеріїв Лемана-Розенблатта та Стьюдента для здійснення атрибуції та стильової атрибуції текстів, визначаючи розподіл довжини слів та частоту вживання груп приголосних фонем. Результати отримано з довірчою ймовірністю 95 %. Розроблено структуру програмної системи атрибуції тексту та стильової атрибуції. Структура ґрунтується на модульному принципі. Введено модулі атрибуції текстів та стильової атрибуції. Розроблене програмне забезпечення має широкий спектр застосування. Його можна використовувати і для авторської атрибуції. Практичне застосування атрибуції текстів та стильової атрибуції здійснюється у галузі філології та у галузях, що стосуються визначення атрибуції текстів та стильової приналежності тексту. Авторська атрибуція має практичну цінність у кожній галузі людської діяльності, в якій потрібно встановити авторство тексту. Це дослідження є розширеним і доповненим щодо наших попередніх досліджень, присвяченим авторській атрибуції.
Publisher
Ukrainian National Forestry University
Subject
General Earth and Planetary Sciences,General Environmental Science
Reference11 articles.
1. Aborisade, O., & Anwar, M. (2018). Classification for authorship of tweets by comparing logistic regression and Naive Bayes classifiers, in: 2018 international conference on information reuse and integration, 269–276. https://doi.org/10.1109/IRI.2018.00049 2. Akimushkin, C., Amancio, D., R., & Oliveira, O. N. (2018). On the role of words in the network structure of texts: Application to authorship attribution, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 495, 49–58. https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.12.054 3. Bevendorff, J., Ghanem, B., Giachanou, A., Kestemont, M., Manjavacas, E., Potthast, M., Rangel, F., Rosso, P., Specht, G., Stamatatos, E., Stein, B., Wiegmann, M., & Zangerle, E. (2020). Shared Tasks on Authorship Analysis at PAN 2020. In book: Advances in Information Retrieval, 42nd European Conference on IR Research, ECIR 2020, Lisbon, Portugal, April 14–17, Proceedings, Part II, 508–516. http://doi.org/10.1007/978-3-030-45442-5_66 4. Bhattacharya, R., & Waymire, E. C. (2017). A Basic Course in Probability Theory. Textbook. Springer, 2nd ed. https://doi.org/10.1007/978-0-387-71939-9 5. Khomytska, I., Teslyuk, V., Kryvinska, N., & Bazylevych, I. (2020). Software-Based Approach Towards Automated Authorship Acknowledgement – Chi‐Square Test on One Consonant Group. July Electronics, 9(7), 1138. http://doi.org/10.3390/electronics9071138
|
|