PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Examination of text's lexis using a Polish dictionary

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Badanie leksyki tekstu na podstawie słownika języka polskiego
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This paper presents an approach to compare and classify books written in the Polish language by comparing their lexis fields. Books can be classified by their features, such as literature type, literary genre, style, author, etc. Using a preas-sembled dictionary and Jaccard index, the authors managed to prove a lexical likeness for books. Further analysis with the PAM clustering algorithm presented a lexical connection between books of the same type or author. Analysis of values of similarities of any particular field on one side and some anomalous tendencies in other cases suggest that recognition of other features is possible. The method presented in this article allows to draw conclusions about the con-nection between any arbitrary books based solely on their vocabulary.
PL
Artykuł prezentuje metodę porównania i klasyfikacji książek napisanych w języku polskim na podstawie ich leksyki. Książki można dzielić, korzystając z ich cech, np. rodzaju literatury, gatunku literackiego, stylu, autora itp. Korzystając ze skompilowanego słownika i indeksu Jaccarda, udowodniona została hipoteza dotycząca podobieństwa książek rozpatrywanego pod kątem ich leksyki. Kolejna analiza za pomocą algorytmu klastrowego PAM wskazuje na związek leksykalny pomiędzy książkami jednego rodzaju literatury lub autora. Analiza wartości współczynników poszczególnych obszarów z jednej strony i anomalia w zachowaniu w niektórych przypadkach sugeruje, że wyodrębnienie kolejnych cech jest możliwe. Metoda przedstawiona w tym artykule pozwala wyciągać wnioski o relacjach między książkami, korzystając wyłącznie z ich słownictwa.
Rocznik
Tom
Strony
316--323
Opis fizyczny
Bibliogr, 13 poz., fig.
Twórcy
  • Department of Computer Science, Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Poland
  • Department of Computer Science, Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Poland
Bibliografia
  • [1] R. Singh, S. Singh, Text Similarity Measures in News Articles by Vector Space Model Using NLP, Journal of The Institution of Engineers (India): Series B 102 (2021) 329–338.
  • [2] A. Huang, Similarity Measures for Text Document Clustering, Proceedings of the Sixth New Zealand Computer Science Research Student Conference 4 (2008) 49–56.
  • [3] M. B. Magara, S. O. Ojo, T. Zuva, A Comparative Analysis of Text Similarity Measures and Algorithms in Research Paper Recommender Systems, 2018 Conference on Information Communications Technology and Society (2018) 1–5.
  • [4] A. W. Qurashi, V. Holmes, A. P. Johnson, Document Processing: Methods for Semantic Text Similarity Analysis, In 2020 International Conference on INnovations in Intelligent SysTems and Applications (2020) 1–6.
  • [5] W. H. Gomaa, A. A. Fahmy, A Survey of Text Similarity Approaches, International Journal of Computer Applications 68 (2013) 13–18.
  • [6] S. Bekmirzaev, T. H. Kim, B. C. Lee, Pairwise Similarity Analysis and Quality Estimation on Classical Chinese Poetry of Ancient Korea in 15th Century, International Journal of Applied Engineering Research 12 (2017) 13884–13890.
  • [7] D. M. Kaplan, D. M. Blei, A Computational Approach to Style in American Poetry, In Seventh IEEE International Conference on Data Mining (2007) 553–558.
  • [8] C. D. Manning, H. Schütze, Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT press, 1999.
  • [9] R. Grishman, Computational Linguistics: An Introduction, Cambridge University Press, 1986.
  • [10] R. Grzegorczykowa, R. Laskowski, H. Wróbel, Gramatyka współczesnego języka polskiego. Morfologia, Wydawnictwo Naukowe PWN, 1999.
  • [11] S. Niwattanakul, J. Singthongchai, E. Naenudorn, S. Wanapu, Using of Jaccard Coefficient for Keywords Similarity, In Proceedings of the International Multiconference of Engineers and Computer Scientists 1 (2013) 380–384.
  • [12] L. Kaufman, P. J. Rousseeuw, Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, John Wiley & Sons, 2009.
  • [13] Słownik języka polskiego, https://sjp.pl, [18.09.2021].
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-290bd0e2-5e73-45c1-99ed-6829e7ec3b31
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.