論文の概要: Forensic Authorship Analysis of Microblogging Texts Using N-Grams and Stylometric Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11545v1
• Date: Tue, 24 Mar 2020 19:32:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 09:10:08.759660
• Title: Forensic Authorship Analysis of Microblogging Texts Using N-Grams and Stylometric Features
• Title（参考訳）: N-Gramsとスティロメトリ特徴を用いたマイクロブログテキストの法定オーサリング解析
• Authors: Nicole Mariah Sharon Belvisi, Naveed Muhammad, Fernando Alonso-Fernandez
• Abstract要約: この研究は、280文字に制限されたツイートメッセージの作者を特定することを目的としている。 弊社の実験では、40名のユーザによる、ユーザ毎120から200のつぶやきを自己キャプチャしたデータベースを使っています。 この小さなセットを使った結果は有望であり、異なる特徴は92%から98.5%の分類精度を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.48764893706088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, messages and text posted on the Internet are used in criminal investigations. Unfortunately, the authorship of many of them remains unknown. In some channels, the problem of establishing authorship may be even harder, since the length of digital texts is limited to a certain number of characters. In this work, we aim at identifying authors of tweet messages, which are limited to 280 characters. We evaluate popular features employed traditionally in authorship attribution which capture properties of the writing style at different levels. We use for our experiments a self-captured database of 40 users, with 120 to 200 tweets per user. Results using this small set are promising, with the different features providing a classification accuracy between 92% and 98.5%. These results are competitive in comparison to existing studies which employ short texts such as tweets or SMS.
• Abstract（参考訳）: 近年、インターネットに投稿されたメッセージやテキストは刑事捜査に利用されている。 しかし、その作者は不明な点が多い。 一部のチャンネルでは、デジタルテキストの長さが一定の文字数に限定されているため、著者を確立する問題はさらに困難である。 本研究では,280文字に制限されたツイートメッセージの作者を特定することを目的とする。 著者の属性に伝統的に用いられてきた人気機能の評価を行い,異なるレベルの筆記スタイルの特性を捉えた。 弊社の実験では、40名のユーザによる、120から200のツイートを自撮りでデータベース化した。 この小さなセットを使った結果は有望であり、異なる特徴により分類精度は92%から98.5%である。 これらの結果は、ツイートやSMSなどの短いテキストを使用する既存の研究と比較すると、競合する。

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