Abstract: V. Shynkarenko, I. Demidovich (2021)

In this work we try to improve the results of texts and their fragments attribution using the classification method of the least distance in Euclidean space of images, by selecting weights for each of the image measures. For weights determination the genetic algorithm was used. Images are formed using statistical and modified recurrent analysis and the text complexity indicators. We will try to identify the effectiveness for each of them. It was found that this method usage improves the efficiency of the text attribution and the reliability of authorship determination of the texts from the control sample reaches 80-91%.

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Ihr Browser versucht gerade eine Seite aus dem sogenannten Internet auszudrucken. Das Internet ist ein weltweites Netzwerk von Computern, das den Menschen ganz neue Möglichkeiten der Kommunikation bietet.

Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

Die Umgehung dieser Ausdrucksperre ist nach §95a UrhG verboten.

Mehr Informationen unter www.politiker-stopp.de.

Authorship determination of natural language texts by several classes of indicators with customizable weights