
Представлены результаты применения статистических методов и методов машинного обучения в решении задачи жанровой и гендерной автоматической атрибуции текстов с использования в качестве языковых маркеров форм личных местоимений я, ты, мы. Результаты анализа показали, что при решении задач автоматической классификации текстов по признаку гендерной принадлежности автора текста необходимо учитывать жанровую форму текста, так как в силу жанровых особенностей языковые средства выр
атрибуция текстов, жанры, личные местоимения, гендеры
атрибуция текстов, жанры, личные местоимения, гендеры
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
