論文の概要: Self-Calibrating Neural-Probabilistic Model for Authorship Verification Under Covariate Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11196v1
• Date: Mon, 21 Jun 2021 15:33:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-22 18:20:43.939024
• Title: Self-Calibrating Neural-Probabilistic Model for Authorship Verification Under Covariate Shift
• Title（参考訳）: 共変量シフト下でのオーサシップ検証のための自己校正型ニューラル確率モデル
• Authors: Benedikt Boenninghoff, Dorothea Kolossa, Robert M. Nickel
• Abstract要約: 我々はオーサシップ検証(AV)における2つの根本的な問題に対処している。 我々は、フレームワークをPAN 2020からベイズ因子スコアリング(BFS)と不確実性適応層(UAL)に拡張しています。 2020/21 PAN AV共有タスクデータを用いた実験により,提案手法は局所的変動に対する感度を著しく低減し,システムキャリブレーションを大幅に改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.321827655211544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We are addressing two fundamental problems in authorship verification (AV): Topic variability and miscalibration. Variations in the topic of two disputed texts are a major cause of error for most AV systems. In addition, it is observed that the underlying probability estimates produced by deep learning AV mechanisms oftentimes do not match the actual case counts in the respective training data. As such, probability estimates are poorly calibrated. We are expanding our framework from PAN 2020 to include Bayes factor scoring (BFS) and an uncertainty adaptation layer (UAL) to address both problems. Experiments with the 2020/21 PAN AV shared task data show that the proposed method significantly reduces sensitivities to topical variations and significantly improves the system's calibration.
• Abstract（参考訳）: 著者検証(AV)における2つの根本的な問題に対処している。 2つの論争のあるテキストのトピックのバリエーションは、ほとんどのAVシステムにとって大きなエラーの原因である。 また、深層学習av機構によって発生する確率推定値は、各トレーニングデータにおける実際のケースカウントと一致しない。 そのため、確率推定の校正が不十分である。 我々は、このフレームワークをPAN 2020からベイズ因子スコアリング(BFS)と不確実性適応層(UAL)に拡張して、両方の問題に対処しています。 2020/21 PAN AV共有タスクデータを用いた実験により,提案手法は局所的変動に対する感度を著しく低減し,システムキャリブレーションを大幅に改善することを示した。

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