LITMIR.BIZ

В работе решается задача кластеризации литературных текстов по авторам и жанрам статистическими методами. Основным инструментом анализа являются функции распределения текста по буквам и буквосочетаниям, а также выборочные буквенные распределения, построенные по фрагментам текстов. Для набора текстов, объём наименьшего из которых достаточен для того, чтобы считать буквенное распределение каждого из них стационарным с ошибкой не более 3%, вычисляются расстояния между распределениями букв в пространстве суммируемых функций. Критерий кластеризации, основанный на близости между двухбуквенными распределениями текстов, позволяет правильно идентифицировать автора с ошибкой не более 5%, а жанр – с ошибкой не более 15%. Однобуквенные распределения дают ошибку 15% и 25% соответственно.

Подробнее