Розробленно лiнгвометричний метод алгоритмiчного забезпечення процесiв контент-монiторiнгу для розв'язання задачi автоматичного визначення автора україномовного текстового контенту на основi технологiї статистичного аналiзу коефiцiєнтiв мовної рiзноманiтностi. Проведено декомпозицiю методу визначення автора на основi аналiзу таких коефiцiєнтiв мовлення як лексична рiзноманiтнiсть, ступiнь (мiра) синтаксичної складностi, зв'язнiсть мовлення, iндекси винятковостi та концентрацiї тексту. Проаналiзованi також параметри авторського стилю як кiлькiсть слiв у певному текстi, загальна кiлькiсть слiв цього тексту, кiлькiсть речень, кiлькiсть прийменникiв, кiлькiсть сполучникiв, кiлькiсть слiв iз частотою 1, та кiлькiсть слiв iз частотою 10 та бiльше. Особливостями розробленого є адаптацiя морфологiчного та синтаксичного аналiзу лексичних одиниць до особливостей конструкцiй україномовних слiв/текстiв. Тобто при аналiзi лiнгвiстичних одиниць типу слiв враховувалась належнiсть до частини мови та вiдмiнювання в межах цiєї частини мови. Для цього провадився аналiз флексiй цих слiв для класифiкацiї, видiлення основи для формування вiдповiдних алфавiтно-частотних словникiв. Наповнення цих словникiв в подальшому враховувалися на наступних кроках визначення авторства тексту як розрахунок параметрiв та коефiцiєнтiв авторського мовлення. Для iндивiдуального стилю письменника показовими є саме службовi (стоповi або опорнi) слова, оскiльки вони нiяк не пов'язанi з темою i змiстом публiкацiї. Проведено порiвняння результатiв на множинi 200 одноосiбних робiт технiчного спрямування бiля 100 рiзних авторiв за перiод 2001-2017 рр. для визначення, чи змiнюються i як коефiцiєнти рiзноманiтностi тексту цих авторiв в рiзнi промiжки часу. Виявлено, що для обраної експериментальної бази з понад 200 робiт найкращих результатiв за критерiєм щiльностi досягає метод аналiзу статтi без початкової обов'язкової iнформацiї як анотацiї та ключовi слова рiзними мовами, а також списку лiтератури Ключовi слова: NLP, контент-монiторiнг, стоп-слова, контент-аналiз, статистийний лiнгвiстичний аналiз, квантитативна лiнгвi стика
To increase the protection of engineering structures from the impact of projectiles, it is proposed to use an elastic reinforcement of the outer surface of the coating. It is shown that its use significantly reduces the dynamic deflection of the structure, and, on the contrary, its protective properties. The results are based on an analytical analysis of the constructed mathematical model of dynamics of an elastically reinforced upper part of the protective structure under the condition of a shock effect on it of the projectile. The results obtained simultaneously, under certain constraints, may be the basis for studying the dynamics of the specified structure from the action of a shock wave or a series of strikes of projectiles.
Complex nonlinear oscillations in the elastic bodies are studied using a priori information about the oscillations form and taking into account a refined mathematical model of the second (other) form of oscillations. Application of existing methods or development of the new ones for the analysis of received non-autonomous boundary value problems is proposed. The effectiveness of the practical implementation of the discussed methodology significantly increases in cases where the magnitude of the elastic body displacements due to the one form of oscillations is much higher than the other one. To analyze the problem one can use the well-known tested analytical methods for the systems with the small nonlinearity. Torsional and bending oscillations of the elastic body are shown as the example. It is also demonstrated that especially dangerous resonant processes can be caused not only by the external perturbations but also by the internal influence between some forms of oscillations. The obtained results allow to choose the basic technological and operational parameters of the machine oscillating elements in order to avoid the resonance phenomena.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.