論文の概要: Integrating Bidirectional Long Short-Term Memory with Subword Embedding for Authorship Attribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14933v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 11:35:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 15:58:05.809576
• Title: Integrating Bidirectional Long Short-Term Memory with Subword Embedding for Authorship Attribution
• Title（参考訳）: 著者帰属のための単語埋め込みによる双方向長期記憶の統合
• Authors: Abiodun Modupe, Turgay Celik, Vukosi Marivate and Oludayo O. Olugbara
• Abstract要約: マニフォールド語に基づくスタイリスティックマーカーは、著者帰属の本質的な問題に対処するために、ディープラーニング手法でうまく使われてきた。 提案手法は,CCAT50,IMDb62,Blog50,Twitter50の公営企業における最先端手法に対して実験的に評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3429306644730854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of unveiling the author of a given text document from multiple candidate authors is called authorship attribution. Manifold word-based stylistic markers have been successfully used in deep learning methods to deal with the intrinsic problem of authorship attribution. Unfortunately, the performance of word-based authorship attribution systems is limited by the vocabulary of the training corpus. Literature has recommended character-based stylistic markers as an alternative to overcome the hidden word problem. However, character-based methods often fail to capture the sequential relationship of words in texts which is a chasm for further improvement. The question addressed in this paper is whether it is possible to address the ambiguity of hidden words in text documents while preserving the sequential context of words. Consequently, a method based on bidirectional long short-term memory (BLSTM) with a 2-dimensional convolutional neural network (CNN) is proposed to capture sequential writing styles for authorship attribution. The BLSTM was used to obtain the sequential relationship among characteristics using subword information. The 2-dimensional CNN was applied to understand the local syntactical position of the style from unlabeled input text. The proposed method was experimentally evaluated against numerous state-of-the-art methods across the public corporal of CCAT50, IMDb62, Blog50, and Twitter50. Experimental results indicate accuracy improvement of 1.07\%, and 0.96\% on CCAT50 and Twitter, respectively, and produce comparable results on the remaining datasets.
• Abstract（参考訳）: 複数の候補著者から与えられたテキスト文書の著者を公表する問題は著者帰属と呼ばれる。 マニフォールド語に基づくスタイリスティックマーカーは、著者帰属の本質的な問題に対処するために、ディープラーニング手法でうまく使われてきた。 残念ながら、単語ベースの著者帰属システムの性能は、トレーニングコーパスの語彙によって制限されている。 文学は、隠れた単語問題を克服する代替手段として、文字ベースのスタイルマーカーを推奨している。 しかし、文字ベースの手法は、さらなる改善のためのシャームであるテキスト中の単語の逐次的関係を捉えるのに失敗することが多い。 本稿では,テキスト文書中の隠れた単語のあいまいさを,逐次的文脈を保ちながら解決できるかどうかを問う。 そこで,2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた双方向長短期記憶(BLSTM)に基づく手法を提案し,著者帰属のための逐次書き起こしスタイルを抽出した。 BLSTMはサブワード情報を用いて特徴間の逐次的関係を得る。 2次元CNNを用いて,未ラベル入力テキストからスタイルの局所的構文的位置を理解する。 提案手法は,CCAT50,IMDb62,Blog50,Twitter50の公営企業における最先端手法に対して実験的に評価された。 実験結果は、CCAT50とTwitterでそれぞれ1.07\%と0.96\%の精度向上を示し、残りのデータセットで同等の結果を生成する。

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