Tekstų nehomogeniškumo tyrimas naudojant žymeklius

Direct Link:
Collection:
Mokslo publikacijos / Scientific publications
Document Type:
Straipsnis / Article
Language:
Lietuvių kalba / Lithuanian
Title:
Tekstų nehomogeniškumo tyrimas naudojant žymeklius
Alternative Title:
Analysis of text non-homogeneity using markers
In the Journal:
Lietuvos statistikos darbai [Lithuanian journal of statistics]. 2015, 54, 1, p. 92-100
Keywords:
LT
Binominė logistinė regresija; Funkciniai žodžiai; Perteklinė sklaida; Statistinė lingvistika; Tikėtinumo nuokrypis.
EN
Binomial logistic regression; Deviance; Functional words; Over-dispersion; Statistical linguistics; Statistical linguistoc.
Summary / Abstract:

LTStraipsnio tikslas – įvertinti tekstų statistinį nehomogeniškumą pagal funkcinių žodžių ir kitų lingvistinių elementų vartoseną. Atliktas empirinis tyrimas remiasi mokykloms rekomenduojamų suskaitmenintų grožinės literatūros kūrinių biblioteka http://ebiblioteka.mkp.emokykla.lt. Apskaičiuojami sudarytų dažnų žodžių formų ar kitų kalbinių struktūrų rinkinių, juos vadinsime žymekliais, dažnumai tekstų blokuose, jungiančiuose 50 iš eilės einančių sakinių. Pastebėta, kad žymeklių dažnumai blokuose turi ženklią perteklinę sklaidą, palyginti su lingvistikoje įprastu homogeniškumo modeliu. Pasirinktoms žymeklių grupėms parinkti kelių tipų hierarchiniai binominės logistinės regresijos modeliai, naudojantys autoriaus identifikatorių, bloko ilgį ir likusių žymeklių dažnius blokuose kaip aiškinančiuosius kintamuosius, leido paaiškinti didelę dalį pasirinktųjų žymeklių perteklinės sklaidos. [Iš leidinio]

ENThe aim of the paper is to assess the distributional non-homogeneity of texts in the usage of functional words and other linguistic units. Our empirical study is based on recommended school fiction works taken from a digital library at http://ebiblioteka.mkp.emokykla.lt. Sets of frequent word forms, called markers, are made, and their frequency counts in blocks of 50 successive sentences are calculated. The frequency counts of the markers show significant excess variability (overdispersion) with respect to a text homogeneity model usually assumed in linguistics. For chosen markers, different kinds of hierarchical binomial logistic regression models with the author's identifier, the block length and the frequency counts of the remaining markers as explanatory variables are fitted to the block data in order to explain the observed overdispersion of the markers chosen. [From the publication]

ISSN:
1392-642X; 2029-7262
Related Publications:
Permalink:
https://www.lituanistika.lt/content/79494
Updated:
2021-04-16 20:23:08
Metrics:
Views: 11    Downloads: 1
Export: