prikaz prve stranice dokumenta Stilometrijska analiza i pripisivanje autorstva tekstovima na hrvatskom jeziku
Rad nije dostupan
završni rad
Stilometrijska analiza i pripisivanje autorstva tekstovima na hrvatskom jeziku
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:148758
Vladić, Ana
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Vladić, A. (2022). Stilometrijska analiza i pripisivanje autorstva tekstovima na hrvatskom jeziku (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:148758

Vladić, Ana. "Stilometrijska analiza i pripisivanje autorstva tekstovima na hrvatskom jeziku." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:148758

Vladić, Ana. "Stilometrijska analiza i pripisivanje autorstva tekstovima na hrvatskom jeziku." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:148758

Vladić, A. (2022). 'Stilometrijska analiza i pripisivanje autorstva tekstovima na hrvatskom jeziku', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 28.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:148758

Vladić A. Stilometrijska analiza i pripisivanje autorstva tekstovima na hrvatskom jeziku [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 28.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:148758

A. Vladić, "Stilometrijska analiza i pripisivanje autorstva tekstovima na hrvatskom jeziku", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:148758

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:148758
Podaci o radu
NaslovStilometrijska analiza i pripisivanje autorstva tekstovima na hrvatskom jeziku
Naslov (engleski)Stylometric Analysis and Authorship Attribution for Texts in Croatian Language
AutorAna Vladić
MentorJuraj Petrović (mentor)
Član povjerenstvaJuraj Petrović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaAna Sović Kržić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Subašić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-09-12, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Pripisivanje autorstva tekstu nepoznatog ili osporavanog autorstva problem je koji se javljao kroz povijest. U današnje vrijeme zbog sveprisutnosti elektroničkog teksta u svakodnevnom životu kvalitetno rješenje ima potencijal za brojne primjene. Zadatak pripisivanja autorstva klasifikacijski je zadatak koji za cilj ima danom anonimnom tekstu pripisati jednog od autora iz zatvorenog skupa autora. U radu je sastavljen i analiziran korpus javno dostupnih kolumni hrvatskih kolumnista. Izrađeni su i uspoređeni klasifikacijski modeli s različitim stilometrijskim značajkama. Dobri rezultati dobiveni su za neuronske mreže i stroj potpornih vektora s kombinacijom statističkih značajki i najčešćih n-grama, ali kao jedna od smjernica za budućnost navodi se potreba za ispitivanjem modela na drugim korpusima tekstova na hrvatskom jeziku.
Sažetak (engleski)
The problem of attribution authorship to anonymous or contested texts has arisen throughout human history. Due to the ubiquity of electronic text in everyday life, an effective solution could have numerous applications. Authorship attribution is a classification task with the goal of attributing authorship of one author from a closed set of authors to a given anonymous text. In this work the use of various stylometric features and classification models for authorship attribution of Croatian texts are investigated. Models are trained and evaluated on a corpus comprised of texts written by seven contemporary Croatian columnists. Good results are obtained for neural network and SVM models with combined statistical features and common n-grams, but there’s a need for further evaluation on other corpora of Croatian texts.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:148758
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 14:11:08