Казанский (Приволжский) федеральный университет, КФУ
КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
 
RSS Ins Вконтакте twitter facebook
COMPUTING DES­CRIPTIVE METRICS AND PROPOSITIONS IN READING TEXTS AND RECALLS
Форма представленияСтатьи в зарубежных журналах и сборниках
Год публикации2020
Языкрусский
  • Андреева Мария Игоревна, автор
  • Букач Ольга Владиславовна, автор
  • Заикин Артем Александрович, автор
  • Солнышкина Марина Ивановна, автор
  • Соловьев Валерий Дмитриевич, автор
  • Библиографическое описание на языке оригинала Mariia Andreeva, Marina Solnyshkina, Valery Solovyev, Artem Zaikin, Olga Bukach. Computing Descriptive Metrics and Propositions in Reading Texts and Recalls //Proceedings of the Computational Models in Language and Speech Workshop (CMLS 2020) co-located with 16th International Conference on Computational and Cognitive Linguistics (TEL 2020). - 2020. - С. 32-42
    Аннотация This study addresses the problem of computational techniques to perform a multi-factor text analysis aimed at assessing text metrics and the amount of information in two contrasting texts. Assessing recalls in general and estimating the scope of information reproduced in recalls in particular are equally challenging. We introduce a computational linguistic tool that measures 28 linguistic parameters enabling conventional level of language assessment
    Ключевые слова Qualitative Analysis, Descriptive Metrics, Cohesion, Multi-factor Text Analysis.
    Название журнала CEUR Workshop Proceedings
    URL http://ceur-ws.org/Vol-2780/
    Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку https://repository.kpfu.ru/?p_id=244694

    Полная запись метаданных