論文の概要: POSNoise: An Effective Countermeasure Against Topic Biases in Authorship Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06605v2
• Date: Thu, 1 Jul 2021 09:16:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 12:07:23.448635
• Title: POSNoise: An Effective Countermeasure Against Topic Biases in Authorship Analysis
• Title（参考訳）: POSNoise:オーサリング分析におけるトピックバイアスの効果的な対策
• Authors: Oren Halvani and Lukas Graner
• Abstract要約: 著者確認は、デジタルテキストの法医学における基本的な研究課題である。 本稿では,あるテキストのトピック関連コンテンツを効果的にマスキングするPOSNoiseという前処理手法を提案する。 以上の結果から, POSNoiseは42例中34例でよく知られたトピックマスキング法と比較して, 最大10%の精度で良好な結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Authorship verification (AV) is a fundamental research task in digital text forensics, which addresses the problem of whether two texts were written by the same person. In recent years, a variety of AV methods have been proposed that focus on this problem and can be divided into two categories: The first category refers to such methods that are based on explicitly defined features, where one has full control over which features are considered and what they actually represent. The second category, on the other hand, relates to such AV methods that are based on implicitly defined features, where no control mechanism is involved, so that any character sequence in a text can serve as a potential feature. However, AV methods belonging to the second category bear the risk that the topic of the texts may bias their classification predictions, which in turn may lead to misleading conclusions regarding their results. To tackle this problem, we propose a preprocessing technique called POSNoise, which effectively masks topic-related content in a given text. In this way, AV methods are forced to focus on such text units that are more related to the writing style. Our empirical evaluation based on six AV methods (falling into the second category) and seven corpora shows that POSNoise leads to better results compared to a well-known topic masking approach in 34 out of 42 cases, with an increase in accuracy of up to 10%.
• Abstract（参考訳）: 著者検証(AV)は、デジタルテキスト鑑定における基本的な研究課題であり、2つのテキストが同一人物によって書かれたかどうかという問題に対処する。 第一のカテゴリは、明確に定義された特徴に基づいており、どの特徴が検討され、それらが実際に何を表現しているかを完全に制御する手法を指す。 一方、第2のカテゴリは、暗黙的に定義された特徴に基づいており、制御機構が関与しない、テキスト中の文字列が潜在的な特徴として機能するように、AVメソッドに関連する。 しかしながら、第2カテゴリに属するAV手法は、テキストのトピックが分類予測に偏りがあるリスクを負っており、その結果について誤解を招く可能性がある。 そこで本研究では,あるテキストのトピック関連コンテンツを効果的にマスキングするPOSNoiseという前処理手法を提案する。 このようにして、AVメソッドは書き方とより関係のあるテキスト単位に集中せざるを得ない。 6種類のAV法(第2分類に該当)と7つのコーパスに基づく実証的評価の結果,42例中34例において,POSNoiseの方が有意な成績を示し,精度は10%まで向上した。

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