Характеристики текстов сообществ социальных сетей
https://doi.org/10.25205/1818-7900-2021-19-1-5-14
Аннотация
Приводится описание методики статистического анализа текстов социальных сетей, основанной на сравнении методами корреляционного анализа автоматически сформированных частотных словарей. Рассматриваются психолингвистические характеристики и коэффициенты попарной ранговой корреляции для сравнения частотных характеристик текстов на естественном языке.
Об авторах
Н. Л. Аванесян
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Ф. Н. Соловьев
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН
Россия
Россия
А. А. Чеповский
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Список литературы
1. Chepovskiy A. A., Leshchev D. A., Khaykova S. P. Core Method for Community Detection. In: Complex Networks & Their Applications IX. Volume 1: Proceedings of the Ninth International Conference on Complex Networks and Their Applications COMPLEX NETWORKS 2020. Springer, 2021, p. 38-50. DOI 10.1007/978-3-030-65347-7_4
2. Воронин А. Н., Ковалева Ю. В., Чеповский А. А. Взаимосвязь сетевых характеристик и субъектности сетевых сообществ в социальной сети Твиттер // Вопросы кибербезопасности. 2020. № 3(37). С. 40-57. DOI 10.21681/2311-3456-2020-03-40-57
3. Аванесян Н. Л., Соловьев Ф. Н., Тихомирова Е. А., Чеповский А. М. Выявление значимых признаков противоправных текстов // Вопросы кибербезопасности. 2020. № 4 (38). С. 76-84. DOI 10.21681/2311-3456-2020-04-76-84
4. Лаврентьев А. М., Соловьев Ф. Н., Суворова М. И., Фокина А. И., Чеповский А. М. Новый комплекс инструментов автоматической обработки текста для платформы TXM и его апробация на корпусе для анализа экстремистских текстов // Вестник НГУ. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2018. Т. 16, № 3 С. 19-31. DOI 10.25205/ 1818-7935-2018-16-3-19-31
5. Лаврентьев А. М., Смирнов И. В., Соловьев Ф. Н., Суворова М. И., Фокина А. И., Чеповский А. М. Анализ корпусов текстов террористической и антиправовой направленности // Вопросы кибербезопасности. 2019. № 4 (32). С. 54-60. DOI 10.21681/2311-3456-2019-4-54-60
6. Соловьев Ф. Н. Автоматическая обработка текстов на основе платформы TXM с учетом анализа структурных единиц текста // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2020. Т. 18, № 1. С. 74-82. DOI 10.25205/1818-7900-2020-18-1-74-82
7. Чеповский А. М. Информационные модели в задачах обработки текстов на естественных языках. 2-е изд., перераб. М.: Национальный открытый университет «ИНТУИТ», 2015.
8. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989. 540 с.
9. Деза Е. И., Деза М. М. Энциклопедический словарь расстояний. М.: Наука, 2008. 444 с.
Рецензия
Для цитирования:
Аванесян Н.Л., Соловьев Ф.Н., Чеповский А.А. Характеристики текстов сообществ социальных сетей. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2021;19(1):5-14. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2021-19-1-5-14
For citation:
Avanesyan N.L., Solovev F.N., Chepovskiy A.A. Characteristics of Texts of Social Networks Communities. Vestnik NSU. Series: Information Technologies. 2021;19(1):5-14. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/1818-7900-2021-19-1-5-14
Просмотров:
63
Послать статью по эл. почте 