Луценко Е

Ссылки на работы проф.Е.В.Луценко по АСК-анализу текстов

АСК-анализ текстов позволяет:

- формировать обобщенные лингвистические образы классов (семантические ядра) на основе фрагментов или примеров относящихся к ним текстов на любом языке;

- количественно сравнивать лингвистический образ конкретного человека, или описание объекта, процесса с обобщенными лингвистическими образами групп (классов);

- сравнивать обобщенные лингвистические образы классов друг с другом и создавать их кластеры и конструкты;

- исследовать моделируемую предметную область путем исследования ее лингвистической системно-когнитивной модели;

- проводить интеллектуальную атрибуцию текстов, т.е. определять вероятное авторство анонимных и псевдонимных текстов, датировку, жанр и смысловую направленность содержания текстов;

- все это можно делать для любого естественного или искусственного языка или системы кодирования (например, можно определять на каком языке или диалекте написан некоторый текст или на каком языке программирования написана программа (по ее исходному тексту)).

1. Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ паспортов научных специальностей ВАК РФ новой номенклатуры и автоматическая классификация текстов по научным специальностям / Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2023. – №03(187). С. 67 – 163. – IDA [article ID]: 1872303012. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2023/03/pdf/12.pdf, 6,062 у.п.л.

2. Луценко Е.В. Расчет и когнитивный кластерно-конструктивный анализ семантических ядер и антиядер ТОП-30 российских ученых в области кибернетики по данным РИНЦ / Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2023. – №02(186). С. 96 – 168. – IDA [article ID]: 1862302009. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2023/02/pdf/09.pdf, 4,562 у.п.л.

3. Lutsenko E.V. Automated system-cognitive analysis of passports of scientific specialties of the Higher Attestation Commission of the Russian Federation (HAC RF) of new nomenclature and automatic classification of texts by scientific specialties // March 2023, DOI: 10.13140/RG.2.2.18953.72803, License CC BY 4.0, https://www.researchgate.net/publication/369416284

4. Луценко Е.В. Синтез семантических ядер научных специальностей ВАК РФ и автоматическая классификации статей по научным специальностям с применением АСК-анализа и интеллектуальной системы «Эйдос» (на примере Научного журнала КубГАУ и его научных специальностей: механизации, агрономии и ветеринарии) / Е.В. Луценко, Н.В. Андрафанова, Н.В. Потапова // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2019. – №01(145). С. 31 – 102. – IDA [article ID]: 1451901033. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2019/01/pdf/33.pdf, 4,5 у.п.л.

5. Луценко Е.В. Формирование семантического ядра ветеринарии путем Автоматизированного системно-когнитивного анализа паспортов научных специальностей ВАК РФ и автоматическая классификация текстов по направлениям науки / Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2018. – №10(144). С. 44 – 102. – IDA [article ID]: 1441810033. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2018/10/pdf/33.pdf, 3,688 у.п.л.

6. Луценко Е.В. Интеллектуальная привязка некорректных ссылок к литературным источникам в библиографических базах данных с применением АСК-анализа и системы «Эйдос» (на примере Российского индекса научного цитирования – РИНЦ) / Е.В. Луценко, В.А. Глухов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2017. – №01(125). С. 1 – 65. – IDA [article ID]: 1251701001. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2017/01/pdf/01.pdf, 4,062 у.п.л.

7. Луценко Е.В. Применение АСК-анализа и интеллектуальной системы "Эйдос" для решения в общем виде задачи идентификации литературных источников и авторов по стандартным, нестандартным и некорректным библиографическим описаниям / Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2014. – №09(103). С. 498 – 544. – IDA [article ID]: 1031409032. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2014/09/pdf/32.pdf, 2,938 у.п.л.

8. Луценко Е.В. АСК-анализ проблематики статей Научного журнала КубГАУ в динамике / Е.В. Луценко, В.И. Лойко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2014. – №06(100). С. 109 – 145. – IDA [article ID]: 1001406007. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2014/06/pdf/07.pdf, 2,312 у.п.л.

9. Луценко Е.В. Атрибуция анонимных и псевдонимных текстов в системно-когнитивном анализе / Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2004. – №03(005). С. 44 – 64. – IDA [article ID]: 0050403003. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2004/03/pdf/03.pdf, 1,312 у.п.л.

10. Луценко Е.В. Атрибуция текстов, как обобщенная задача идентификации и прогнозирования / Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2003. – №02(002). С. 146 – 164. – IDA [article ID]: 0020302013. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2003/02/pdf/13.pdf, 1,188 у.п.л.

11. Луценко Д.С., Луценко Е.В. Интеллектуальная датировка текста, определение авторства и жанра на примере русской литературы XIX и XX веков, 2020 // Статья в открытом архиве. 38 с. – DOI: 10.13140/RG.2.2.28824.01281, https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43796415

12. Lutsenko D.S., Lutsenko E.V. Intellectual attribution of literary texts (finding the dates of the text, determining authorship and genre on the example of russian literature of the XIX and XX centuries), 2020 // Статья в открытом архиве. 9 p. – DOI: 10.13140/RG.2.2.15349.81122, https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43794562

13. Lutsenko E.V. Automated system-cognitive analysis of the frequency distribution of the author's publications on scientific specialties of the higher attestation commission of the Russian federation of the new nomenclature // May 2023, DOI: 10.13140/RG.2.2.17726.87369, License CC BY 4.0, https://www.researchgate.net/publication/370961056

14. Lutsenko E.V. Automated system-cognitive analysis of the frequency distribution of the author's publications on scientific specialties of the higher attestation commission of the russian federation of the new nomenclature (in English) // May 2023, DOI: 10.13140/RG.2.2.14371.43049, License CC BY 4.0, https://www.researchgate.net/publication/370961244

15. Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ и классификация всех статей научного журнала КубГАУ за 20 лет по специальностям ВАК РФ новой номенклатуры / Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2023. – №05(189). С. 54 – 81. – IDA [article ID]: 1892305007. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2023/05/pdf/07.pdf, 1,75 у.п.л.

16. Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ частотного распределения публикаций автора по научным специальностям ВАК РФ новой номенклатуры / Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2023. – №06(190). С. 39 – 58. – IDA [article ID]: 1902306007. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2023/06/pdf/07.pdf, 1,25 у.п.л.