1,720,964 research outputs found
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
Розробка семантико-синтаксичної моделі природної мови за допомогою методів невід’ємної тензорної і матричної факторизації
Full text linkA method of developing a structural model of natural language syntax and semantics is proposed. Syntactic and semantic relations between parts of a sentence are presented in a form of a recursive structure called a control space. Numerical characteristics of these data are stored in multidimensional arrays. After factorization, the arrays serve as the basis for the development of procedures for natural language semantic and syntactic analyses. Prombles in programming 2014; 2-3: 263-272Стаття описує методику розробки структурної моделі опису синтаксису і семантики природної мови. Дані про семантико-синтаксичні відношення мови, представлені у вигляді керуючих просторів синтаксичних структур речень, записуються у багатовимірних масивах. Після факторизації масиви даних служать основою для створення процедур семантичного та синтаксичного аналізу текстів.Prombles in programming 2014; 2-3: 263-27
Machine-learning methods for text named entity recognition
Full text linkThe article describes machine learning methods for the named entity recognition. To build named entity classifiers two basic models of machine learning, The Naїve Bayes and Conditional Random Fields, were used. A model for multi-classification of named entities using Error Correcting Output Codes was also researched. The paper describes a method for classifiers' training and the results of test experiments. Conditional Random Fields overcome other models in precision and recall evaluations.Problems in programming 2016; 2-3: 150-15
Машинно-навчальні методи розпізнавання іменованих сутностей тексту
Full text linkThe article describes machine learning methods for the named entity recognition. To build named entity classifiers two basic models of machine learning, The Naїve Bayes and Conditional Random Fields, were used. A model for multi-classification of named entities using Error Correcting Output Codes was also researched. The paper describes a method for classifiers' training and the results of test experiments. Conditional Random Fields overcome other models in precision and recall evaluations.Problems in programming 2016; 2-3: 150-157В статье исследуются машинно-обучаемые методы распознавания именованных сущностей текста. Рассмотрены две базовые модели машинного обучения – наивная модель Байеса и модель условных случайных полей, которые были использованы для решения задачи идентификации и анализа именованных сущностей. Также исследована модель, в которой для мульти-классификации именованных сущностей текстов используются корректирующие выходные коды. В работе описаны процесс обучения и результаты экспериментов по тестированию построенных классификаторов. Условные случайные поля превзошли другие модели по оценкам точности и надежности работы метода.Problems in programming 2016; 2-3: 150-157У статті розглянуто машинно-навчальні методи розпізнавання іменованих сутностей тексту. Розглянуто дві базові моделі ма-шинного навчання – наївна модель Байєса та модель умовних випадкових полів, застосовані для вирішення задачі ідентифікації та аналізу іменованих сутностей. Також досліджено модель, в якій для мультикласифікації іменованих сутностей текстів вико-ристовуються корегуючі вихідні коди. В роботі описано процес навчання та результати експериментів з тестування побудова-них класифікаторів. Умовні випадкові поля перевершили інші моделі за оцінками точності та надійності роботи методу.Problems in programming 2016; 2-3: 150-15
Семантическая модификация алгоритма Миткова для решения анафор
No full textThe article is dedicated to modern algorithm of pronominal anaphora resolution. Anaphora resolution should be considered in a wider range of problems related with language ambiguity resolution, for instance: entity recognition, reference analysis and in general case, of course, semantic analysis of natural language text. We can render conclusion from stated above that anaphora resolution is possible only on semantic level of natural language analysis. The main purpose of this work is development of semantic heuristics for finding the most probable antecedent corresponding to anaphora with analysis of sentence context. The proposed algorithm gives about 5% improvements in comparison to the standard Mitkov algorithm.Робота присвячена аналізу алгоритму розв’язання займенникової анафори. Розв’язання анафори має бути розглянуто в рамках широкого кола проблем лінгвістичної неоднозначності, наприклад: розпізнавання сутностей тексту, аналіз посилань та, в загальному випадку, семантичний аналіз текстів природною мовою. Із зазначеного вище можна зробити висновок, що розв’язання анафори можливе лише на семантичному рівні аналізу природної мови. Головною метою цієї роботи є розробка семантичної евристики для пошуку найбільш імовірного антецедента, що відповідає анафорі, із застосуванням аналізу контексту речень. Запропонований алгоритм дає покращення близько 5% порівняно зі стандартним алгоритмом Міткова.Работа посвящена анализу алгоритма решения местоименной анафоры. Решение анафоры должно быть рассмотрено в рамках широкого круга проблем лингвистической неоднозначности, например: распознавание сущностей текста, анализ ссылок и, в общем случае, семантический анализ текстов на естественном языке. Из указанного выше можно сделать вывод, что решение анафоры возможно только на семантическом уровне
анализа естественного языка. Главной целью этой работы является разработка семантической эвристики для поиска наиболее вероятного антецедента, соответствующего анафоре, с использованием анализа контекста предложений. Предложенная модификация алгоритма дает улучшение около 5% по сравнению со стандартным алгоритмом Миткова
- …
