informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASBinform-129Research ArticleОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, ИЗОБРАЖЕНИЙ, РЕЧИ, ТЕКСТА И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВSIGNAL, IMAGE, SPEECH, TEXT PROCESSING AND PATTERN RECOGNITIONАЛГАРЫТМЫ ІДЭНТЫФІКАЦЫІ РЭПЛІК СА СЛОВАМІ АЎТАРА Ў ЭЛЕКТРОННЫХ ТЭКСТАХ НА БЕЛАРУСКАЙ МОВЕALGORITHMS FOR IDENTIFICATION OF CUES WITH AUTHORS’ TEXT INSERTIONS IN BELARUSIAN ELECTRONIC BOOKSГецэвічЮ. С.HetsevichY. S.yury.hetsevich@gmail.comОкрутТ. І.OkrutT,. I.tatberrie@gmail.comЛабанаўБ. М.LobanovB. M.lobanov@newman.bas-net.byАб’яднаны інстытут праблем інфарматыкі НАН БеларусіBelarus201404102016016876Copyright © Гецэвіч Ю.С., Окрут Т.І., Лабанаў Б.М., 20162016Гецэвіч Ю.С., Окрут Т.І., Лабанаў Б.М.Hetsevich Y.S., Okrut T.I., Lobanov B.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/129

Разглядаюцца асноўныя этапы стварэння аўтаматызаваных алгарытмаў для ідэнтыфікацыі рэплік зустаўкамі слоў аўтара, прапаноўваецца іх дапрацоўка ў мованезалежным напрамку. Прыводзяцца вынікі ацэнкі працы распрацаваных мадэляў на трэніровачным і тэставым тэкстах з дакладнасцю ў тэрмінах сярэдняй гарманічнай меры больш за 90 %.

The main stages of algorithms for characters’ gender identification in Belarusian electronic texts are described. The algorithms are based on punctuation marking and gender indicators detection, such as past tense verbs and nouns with gender attributes. For indicators, special dictionaries are developed, thus making the algorithms more language-independent and allowing to create dictionaries for cognate languages. Testing showed the following results: the mean harmonic quantity for masculine gender detection makes up 92,2 %, and for feminine gender detection – 90,4%.

ReferencesГецэвіч, Ю.С. Аўтаматызаваная апрацоўка сімвальных выразаў у тэкстах для сістэмы сінтэзу беларускага маўлення / Ю.С. Гецэвіч // Інфарматыка. – 2011. – № 4. – С. 82–93.Гецэвіч, Ю.С. Аўтаматызаваная апрацоўка сімвальных выразаў у тэкстах для сістэмы сінтэзу беларускага маўлення / Ю.С. Гецэвіч // Інфарматыка. – 2011. – № 4. – С. 82–93.AlchemyAPI Interactive Text Analysis Demo // AlchemyAPI [Electronic resource]. –2013. – Mode of access : http://www.alchemyapi.com/api/demo.html. – Date of access : 23.07.2013.AlchemyAPI Interactive Text Analysis Demo // AlchemyAPI [Electronic resource]. –2013. – Mode of access : http://www.alchemyapi.com/api/demo.html. – Date of access : 23.07.2013.Quotations Extraction // AlchemyAPI [Electronic resource]. – 2013. – Mode of access :http://www.alchemyapi.com/api/entity/quotations.html. – Date of access : 23.07.2013.Quotations Extraction // AlchemyAPI [Electronic resource]. – 2013. – Mode of access :http://www.alchemyapi.com/api/entity/quotations.html. – Date of access : 23.07.2013.Assignment of Character and Action Types in Folk Tales / P. Lendvai [et al.] // Formalising Natural Languages with NooJ : Selected Papers from the NooJ 2010 Intern. Conf. / eds.Assignment of Character and Action Types in Folk Tales / P. Lendvai [et al.] // Formalising Natural Languages with NooJ : Selected Papers from the NooJ 2010 Intern. Conf. / eds.Z. Gavriilidou, E. Chatzipapa, L. Papadopoulou, M. Silberzstein. – Greece: Democritus University of Thrace, 2010. – P. 102–111.Z. Gavriilidou, E. Chatzipapa, L. Papadopoulou, M. Silberzstein. – Greece: Democritus University of Thrace, 2010. – P. 102–111.Jurić, T. Direct Speech Recognition in Text / T. Jurić, M. Stupar, D. Boras // Automatic Processing of Various Levels of Linguistic Phenomena: Selected Papers from the NooJ 2011 Intern.Jurić, T. Direct Speech Recognition in Text / T. Jurić, M. Stupar, D. Boras // Automatic Processing of Various Levels of Linguistic Phenomena: Selected Papers from the NooJ 2011 Intern.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.