AZƏRBAYCAN DİLİNDƏ YAZILMIŞ MƏTNLƏRİN MÜƏLLİFİNİN MÜƏYYƏN OLUNMASI ÜSULLARININ ANALİZİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

AZƏRBAYCAN DİLİNDƏ YAZILMIŞ MƏTNLƏRİN MÜƏLLİFİNİN MÜƏYYƏN OLUNMASI ÜSULLARININ ANALİZİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

AZƏRBAYCAN DİLİNDƏ YAZILMIŞ MƏTNLƏRİN MÜƏLLİFİNİN MÜƏYYƏN OLUNMASI ÜSULLARININ ANALİZİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

AZƏRBAYCAN DİLİNDƏ YAZILMIŞ MƏTNLƏRİN MÜƏLLİFİNİN MÜƏYYƏN OLUNMASI ÜSULLARININ ANALİZİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

AZƏRBAYCAN DİLİNDƏ YAZILMIŞ MƏTNLƏRİN MÜƏLLİFİNİN MÜƏYYƏN OLUNMASI ÜSULLARININ ANALİZİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri
AZƏRBAYCAN DİLİNDƏ YAZILMIŞ MƏTNLƏRİN MÜƏLLİFİNİN MÜƏYYƏN OLUNMASI ÜSULLARININ ANALİZİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri
AZƏRBAYCAN MİLLİ ELMLƏR AKADEMİYASI

№1, 2017

AZƏRBAYCAN DİLİNDƏ YAZILMIŞ MƏTNLƏRİN MÜƏLLİFİNİN MÜƏYYƏN OLUNMASI ÜSULLARININ ANALİZİ

Ayda-zadə Kamil R., Talıbov Səxavət Q.

Məqalədə mətn müəllifinin tanınması üsulları və alqoritmləri təhlil edilir. Əlamətlərin seçilməsi n=1 və n=2 qiymətlərinə müvafiq n-qramlara əsaslanır. Azərbaycan dilində yazılmış mətnlərin müəllifinin tanınması üçün kompüter eksperimentlərinin nəticələri verilir (səh. 15-25).

Açar sözlər: identifikasiya, müəllifin identifikasiyası, tanıma, п-qram, dayaq vektor maşını.
DOI : 10.25045/jpit.v08.i1.02
Ədəbiyyat
  • Mosteller F., Wallace D.L. Applied Bayesian and Classical Inference, The Case of the Federalist Papers. Reading, MA: Addison-Wesley, 1984, 303 p.
  • Burrows J.F. Not unless you ask nicely: the interpretative nexus between analysis and information // Literary Linguist Computing, 1992, vol.7, no.2, pp.91–109.
  • Stamatatos E., Fakotakis N., Kokkinakis G. Automatic Text Categorization in Terms of Genre and Author // Computational Linguistics, 2001, vol. 26, no.4, pp.471–495.
  • Morton A.Q. The Authorship of Greek Prose // Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 1965, vol. 128, no.2, pp.169–233.
  • Brainerd B. Weighting Evidence in Language and Literature // A Statistical Approach, University of Toronto Press, 1974, 288 p.
  • Holmes D.I. Authorship Attribution // Computers and The Humanities, 1994, vol.28, no.2, pp.87–106.
  • Tweedie F., Baayen H. How Variable may a Constant be Measures of Lexical Richness in Perspective // Computers and The Humanities, 1998, vol.32, no.5, pp.323–352.
  • Stamatatos E., Fakotakis N., Kokkinakis G. Computer-Based Authorship Attribution Without Lexical Measures // Computers and The Humanities, 2001, no.35, pp.193–214.
  • Fürnkranz J. A Study using n-gram Features for Text Categorization, Austrian Research Institute for Artifical Intelligence, 1998, 10 p.
  • Tan C.M., Wang Y.F., Lee C.D. The Use of Bigrams to Enhance // Journal Information Processing and Management, 2002, vol.30, no.4, pp.529–546.
  • Çatal Ç., Erbakırcı K., Erenler Y. Computer-based Authorship Attribution for Turkish Documents / Turkish Symposium on Artificial Intelligence and Neural Networks, 2003, pp.539–541.
  • Aida-zade K.R., Talibov S.G. Analysis of the effectiveness of the methods of recognition of authorship of texts in the Azerbaijani language // The 5th International Conference on Control and Optimization with Industrial Applications (COIA-2015), 27−29 August, 2015, Baku, Azerbaijan, pp.183.
  • Gasimov S., Ibrahimov I. Analysis of sentences and words used in azerbaijani texts // The Second International Conference Problems of Cybernetics and Informatics, September 10–12, 2008, Baku, pp. 117–119.
  • Doğan S., Diri B. Türkçe Dokümanlar için N-gram Tabanlı Yeni Bir Sınıflandırma // Yazar, Tür ve Cinsiyet. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 2010, 3, s.11–20.
  • Biricik G., Diri B., Sönmez A. A New Method For Attribute Extraction with Application on Text Classification / 5th International Conference on Soft Computing, Computing with Words, ICSCCW, North Cyprus, Famagusta, 2009, pp.1–4.
  • George H. Estimating Continuous Distributions in Bayesian Classifiers / 11th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, San Mateo, 1995, pp.338–345.
  • Yasdi M., Diri B. Soyut Özellik Çıkarımı İle Yazar Tanıma / IEEE 20. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, SIU 2012, Fethiye (18−20 Nisan), 2012, s.4.
  • Орлов Ю.Н., Осминин К.П. Методы статистического анализа литературных текстов, М.: Эдиториал УРСС/Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2012, 326 с.
  • Хмелёв Д.В. Распознавание автора текста с использованием цепей А.А.Маркова // Вестник МГУ, сер.9: Филология, 2000, №2, с.115–126.
  • Романов А.С. Методика идентификации автора текста на основе аппарата опорных векторов // Доклады ТУСУРа, № 1 (19), часть 2, июнь 2009, c.36−42.
  • Vapnik V.N. Statistical Learning Theory, New York: Wiley, 1998, 732 p.
  • Vapnik V.N. The nature of statistical learning theory, New York: Springer-Verlag, 2000, 332 p.
  • C.-W. Hsu, C.-C. Chan, C.-J. Lin. A practical guide to support vector classification. // www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf
  • Романов А.С., Мещеряков Р.В. Идентификация автора текста с помощью аппарата опорных векторов в случае двух возможных альтернатив. www.dialog-21.ru/digests/ dialog2009/materials/pdf/67.pdf