title: Author characteristics identification in messages of network dialogues
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Дегтярев Александр Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Сухочев Александр Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sukhochev Alexander
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: доктор технических наук, доцент А.Б. Дегтярев
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Doctor of Engineering, Associate Professor A.B. Degtyarev
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:14:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:14:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 014073
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4583
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе ставится задача с помощью методов машинного обучения научиться определять личности
  авторов по текстам их сообщений. В ней описывается, где были взяты данные для обучения, как велась их предобработка, как они хранились, какие алгоритмы машинного обучения применялись для классификации данных, почему они были выбраны, и какие готовые программные решения использовались в исследованиях. В конце работы есть результаты, полученные автором и их анализ. Также перечислены проблемы, с которыми столкнулся автор, и его мысли по поводу того, как можно с ними справиться и улучшить точность идентификации.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work raises the problem of using machine learning techniques to learn how to identify 
  authors on the texts of those letters. It describes where the data were taken for training, how they were preprocessed, how they were stored, what algorithms of machine learning were chosen for this task, why they were chosen and what ready-made software solutions were used in the study. At the end of the work are the results obtained by the author and its analysis. Also there is a list of problems faced by the author and his thoughts on how to cope with them and how to improve the accuracy of identification.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Author characteristics identification in messages of network dialogues
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Определение характеристик автора сообщений сетевых диалогов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st014073.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4583/1/st014073.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 479,2 kB
resources.filename: reviewSV_st007810_Degtyarev_Aleksandr_Borisovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4583/2/reviewSV_st007810_Degtyarev_Aleksandr_Borisovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,26 kB
resources.filename: reviewSV_st007810_Degtyarev_Aleksandr_Borisovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4583/6/reviewSV_st007810_Degtyarev_Aleksandr_Borisovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,1 kB