Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Thematic Concentration and Vocabulary Richness

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17250%2F16%3AA1701L8Y" target="_blank" >RIV/61988987:17250/16:A1701L8Y - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Thematic Concentration and Vocabulary Richness

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The contribution investigates a relation between two stylometric features with promising results in text classification: thematic concentration and vocabulary richness. Namely secondary thematic concentration (STC), moving average type-token ratio (MATTR), and repeat rate (RRMC) are analysed. The main aim is to test the hypothesis that vocabulary richness negatively correlates with thematic concentration. The research is based on a corpus of more than 900 English texts from various genres. This study follows up a similar analysis (Čech 2016) which investigated Czech texts.

  • Název v anglickém jazyce

    Thematic Concentration and Vocabulary Richness

  • Popis výsledku anglicky

    The contribution investigates a relation between two stylometric features with promising results in text classification: thematic concentration and vocabulary richness. Namely secondary thematic concentration (STC), moving average type-token ratio (MATTR), and repeat rate (RRMC) are analysed. The main aim is to test the hypothesis that vocabulary richness negatively correlates with thematic concentration. The research is based on a corpus of more than 900 English texts from various genres. This study follows up a similar analysis (Čech 2016) which investigated Czech texts.

Klasifikace

  • Druh

    C - Kapitola v odborné knize

  • CEP obor

    AI - Jazykověda

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název knihy nebo sborníku

    Issues in Quantitative Linguistics 4

  • ISBN

    978-3-942303-44-6

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    150-159

  • Počet stran knihy

    300

  • Název nakladatele

    RAM-Verlag

  • Místo vydání

    Lüdenscheid

  • Kód UT WoS kapitoly