title: Automated writer identification based on letter frequency distribution
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Михайлова Елена Георгиевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Дюрдева Полина Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Diurdeva Polina
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Кандидат физико-математических наук Е.Г.Михайлова
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Physics and Mathematics E.G.Mikhailova
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:12:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:12:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 011671
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4210
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В последнее время стала популярной задача идентификации автора в связи с большим количеством текстов в цифровом виде. В настоящей работе проводится исследование метода распределения частот буквосочетаний для решения альтернативных задач: классификации и кластеризации текстов по авторству. Данный метод заключается в сопоставлении каждому тексту плотности функции распределения (ПФР) частот встречаемости буквосочетаний, состоящих из трех символов. В работе произведен анализ применимости этого подхода для текстов различной длины, написанных в публицистическом и литературном стиле речи на русском, английском и немецком языках. Приводятся результаты проведенных экспериментов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Lately writer identification problem has become actual due to huge amount of documents in digital form. In the current work a new method based on letter frequency distribution is investigated for solving such tasks as classification and clustering of documents by authorship. The investigated method is based on mapping each document to PDF space, where PDF is a probability function density of three-gram frequency. The applicability of this approach for texts with different lengths, written in publicistic and literary styles, written in English, Russian and German languages is analyzed. The results of numerical experiments are provided.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: идентификация автора текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ПФР
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: N-граммы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: author identification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: PDF
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: n-grams.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automated writer identification based on letter frequency distribution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое определение автора текста на основе распределения частот буквосочетаний
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diploma_Durdeva_Polina.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4210/1/Diploma_Durdeva_Polina.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 149,71 kB
resources.filename: reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_(supervisor)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4210/2/reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_%28supervisor%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,34 kB
resources.filename: reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4210/3/reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,23 kB
resources.filename: reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_(reviewer)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4210/8/reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_%28reviewer%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,92 kB
resources.filename: reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4210/9/reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 5,58 kB