No abstract

Дослiджується проблема розробки ефективного способу визначення авторства текстiв (на матерiалi публiкацiй вiдомих українських журналiстiв). Бiльшiсть наявних методiв потребують попередньої обробки тексту, що тягне за собою новi витрати при розв'язаннi поставленої задачi. У випадку, коли кiлькiсть можливих авторiв можна мiнiмiзувати, такий пiдхiд є часто надлишковим. Ще одним недолiком наявних пiдходiв є те, що переважна бiльшiсть їх застосовувалися до iншомовних текстiв i не враховували особливостей української мови. Тому було вирiшено розробити пiдхiд, що дозволяє визначити автора тексту українською мовою без попередньої обробки та дає високi результати точностi, а також встановити, якi типи штучних нейронних мереж забезпечують мiнiмальну похибку для українських публiцистiв. Розроблений метод використовує багатошаровий персептрон прямого поширення, алгоритм навчання з учителем, векторизацiю HashingVectoriser, оптимiзатор Adam. Визначено, що при невеликiй кiлькостi iтерацiй (4-5 iтерацiй) навчання штучної нейронної мережi отримується досить висока точнiсть визначення авторства публiцистичних текстiв та досить мале значення похибки. Використано бiльше 1000 фрагментiв текстiв трьох українських авторiв. У результатi проведених експериментiв було встановлено, що застосовування розробленого пiдходу до розв'язання поставленої задачi дає змогу досягти досить високих результатiв. У текстах, що мiстять не менше 500 символiв, точнiсть сягає 91 %, а максимальна кiлькiсть iтерацiй навчання штучної нейронної мережi при цьому не перевищує 15. Такi результати досягнутi насамперед завдяки ефективному пiдбору методу векторизацiї на пiдготовчому етапi та структури штучної нейронної мережi Ключовi слова: визначення авторства, аналiз тексту, штучнi нейроннi мережi, багатошаровий персептрон, векторизацiя тексту

No abstract

No abstract

No abstract

TfidVectorizer. Проведені дослідження засвідчили, що всі розглядувані підходи найбільш ефективно розрізняють офіційно-ділові тексти, що пояснюється їх найбільшою стандартизованістю. Особливо ефективно розрізняються науковий та офіційно-діловий стилі. Найменшу точність розглядувані методи показують при визначенні стильової приналежності, коли одним зі стилів є публіцистичний. Найбільш ефективним підходом для визначення стильової приналежності виявилось поєднання методу векторизації tfidVectorizer та обох архітектур штучних нейронних мереж Support Vector Machines. На попередньому етапі для збільшення ефективності використовувався стемінг слів. У текстах, що містять не менше 500 символів, такий підхід допоміг забезпечити точність 94-98%, а час для навчання штучної нейронної мережі при цьому не перевищує одну секунду на комп'ютерах стандартної на цей час конфігурації. За допомогою бібліотеки Lime наведено візуалізацію дослідження роботи штучної нейронної мережі, що є надзвичайно важливим емпіричним матеріалом для фахівців-філологів для проведення подальшого лінгвістичного аналізу.

No abstract

To understand the choice of an intermediary, let us focus on the organization ofexchange of products (goods and services) between sellers and buyers throughthe two extreme forms of intermediary exchanges, ignoring the other roles thatintermediaries often play. In one оf thе forms of intermediary exchanges, the intermediary acts as a dealer (retailer) in a sense that it buys products from sellersand resells them to buyers: pricing is centralized by the intermediary. In the second form of intermediary exchange, the intermediary does not take control of theseller’s products, but simply offers access to a platform (or marketplace) wherebuyers and sellers can interact as they see fit: pricing is decentralized to marketparticipants, and the platform- taxes trade. The first form corresponds to a business model in which the dealer sets the wholesale price for sellers and sets theretail price for buyers, and sellers and buyers are price-takers. The second formcorresponds to a business model in which the platform operator collects a platform usage charge from each seller and collects a platform usage fee from each buyer, and sellers set retail prices for buyers. Market intermediaries coordinatethe actions of buyers and sellers. Firms carry out transactions, servicing thepayment system, inventory control, and record keeping, which are important forthe functioning of markets. In addition, firms provide a central place of exchange, thus reducing the search costs for buyers and sellers. By comparing thecosts of intermediation with the costs of non-intermediated exchange in the markets, matching buyers and sellers, or the costs of search, it can be shown that anintermediated exchange happens to be more beneficial. Indirect network effectson both sides of the market lead to the concept of so called two-sided platforms.In such a platform, the primary role of intermediary is to control access to theplatform that at least two groups of economic agents use to their interaction. Asimilar platform should be valued more by users of each group when the platform is used more by another group. Individual decisions to join a particularplatform then generate indirect network effects on agents on the other side ofplatform. Due to the centralized operation of the platform, the intermediary canadd value and capture rents by facilitating the internalization of the externalitiesrelated with network effects. The characteristics of intermediaries must meetcertain expectations of market participants.