Кафедра "Інтелектуальні комп'ютерні системи"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2423

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/iks

Кафедра "Інтелектуальні комп’ютерні системи" заснована 12 лютого 2007 року на базі спеціальності "Прикладна лінгвістика".

У 2009 році на базі кафедри спільно з Українським мовно-інформаційним фондом НАН України було створено Науково-дослідний центр інтелектуальних систем і комп’ютерної лінгвістики.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту соціально-гуманітарних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут".

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 2 доктора технічних наук, 5 кандидатів філологічних наук, 4 кандидата технічних наук, 1 кандидат філософських наук; 2 співробітника мають звання професора, 3 – доцента.

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    The Influence of Various Text Characteristics on the Readability and Content Informativeness
    (2019) Khairova, N. F.; Kolesnyk, Anastasiia; Mamyrbayev, Orken; Mukhsina, Kuralay
    Currently, businesses increasingly use various external big data sources for extracting and integrating information into their own enterprise information systems to make correct economic decisions, to understand customer needs, and to predict risks. The necessary condition for obtaining useful knowledge from big data is analysing high-quality data and using quality textual data. In the study, we focus on the influence of readability and some particular features of the texts written for a global audience on the texts quality assessment. In order to estimate the influence of different linguistic and statistical factors on the text readability, we reviewed five different text corpora. Two of them contain texts from Wikipedia, the third one contains texts from Simple Wikipedia and two last corpora include scientific and educational texts. We show linguistic and statistical features of a text that have the greatest influence on the text quality for business corporations. Finally, we propose some directions on the way to automatic predicting the readability of texts in the Web.