title: Automatic determination of the complexity of English texts according to CEFR levels
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Анфиногенов Сергей Олегович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Anfinogenov Sergej Olegovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Пискунова Анна Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Piskunova Anna Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Малинина Мария Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Malinina Maria Anatolevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:07:45Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:07:45Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 031320
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25695
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассмаривается автоматизация определения уровня сложности английского текста путем машинного обучения. За шкалу сложности принято соответствие общепринятым в методике CEFR уровням владения иностранным языком: Elementary(Beginner), Pre-intermediate, Intermediate, Advanced.
  Работа изложена на 43 страницах. В математической постановке задачи приведена математическая модель текстов и рассмотрены алгоритмы классификации и кластеризации текстов: классификатор Байеса, «Случайный лес», деревья решений, множественная линейная регрессия, алгоритм Краскала.
  Автор работы показал,  чтопоставленную задачу можно решать автомат­ически: один из рассматриваемых методов, классификат­ор Байеса, показывает достаточно точный результат. Подобранн­ые характеристические функции, определяю­щие векторную модель текста, хорошо подх­одят для автоматичес­кой классификации.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Automatic determination of the complexity of English texts according to CEFR levels is considered in the paper. There are 4 levels: Elementary (Beginner), Pre-intermediate, Intermediate, Advanced.
  The work is presented on 43 pages.In the chapter devoted to the mathematical problem, the mathematical model, classification and clustering algoritmhs are presented, as follows: Bayesian learning, «Random forest», decision trees, multiple linear regression, Kruskal`s algoritm. 
  Author of the work has demonstrated, that the aim can be achieved automatically. One of the methods described in the paper, Bayesian learning, is giving reasonably accurate result. Selected characteristic functions that determine the vector model of a text are well suited for automatic classification.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автоматическая классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: работа с текстом
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод Байеса
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: деревья решений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: automatic classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: text processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Bayesian method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: decision trees
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic determination of the complexity of English texts according to CEFR levels
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое определение уровня сложности английских текстов по шкале CEFR
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diplom_magistr.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25695/1/diplom_magistr.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,36 MB
resources.filename: reviewSV_piskunova.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25695/2/reviewSV_piskunova.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,41 MB