論文の概要: Stylometry Analysis of Multi-authored Documents for Authorship and Author Style Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06752v1
• Date: Fri, 12 Jan 2024 18:36:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 18:32:53.217294
• Title: Stylometry Analysis of Multi-authored Documents for Authorship and Author Style Change Detection
• Title（参考訳）: 著者・著者スタイル変更検出のための複数文献のスティロメトリ解析
• Authors: Muhammad Tayyab Zamir, Muhammad Asif Ayub, Asma Gul, Nasir Ahmad, Kashif Ahmad
• Abstract要約: 本稿では, 単一文書と複数文書の分類 (i) 単一変更検出 (ii) 単一変更検出 (iii) 複数文書における複数著者切替検出 (iii) の3つの課題について検討する。 我々は,いくつかの最先端自然言語処理(NLP)アルゴリズムと重み付け最適化技術を統合したメリットベース融合フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.117778717665161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the increasing use of Artificial Intelligence based text generation tools has posed new challenges in document provenance, authentication, and authorship detection. However, advancements in stylometry have provided opportunities for automatic authorship and author change detection in multi-authored documents using style analysis techniques. Style analysis can serve as a primary step toward document provenance and authentication through authorship detection. This paper investigates three key tasks of style analysis: (i) classification of single and multi-authored documents, (ii) single change detection, which involves identifying the point where the author switches, and (iii) multiple author-switching detection in multi-authored documents. We formulate all three tasks as classification problems and propose a merit-based fusion framework that integrates several state-of-the-art natural language processing (NLP) algorithms and weight optimization techniques. We also explore the potential of special characters, which are typically removed during pre-processing in NLP applications, on the performance of the proposed methods for these tasks by conducting extensive experiments on both cleaned and raw datasets. Experimental results demonstrate significant improvements over existing solutions for all three tasks on a benchmark dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年、人工知能を用いたテキスト生成ツールの利用が増加し、文書作成、認証、著者名検出に新たな課題が生じた。 しかし,スタイリメトリーの進歩は,書体解析技術を用いた複数文献の自動作成と書体変更検出の機会を与えている。 スタイル分析は、文書の証明と認証のための主ステップとして機能する。 本稿では,スタイル分析の3つの重要な課題について考察する。 (i)単一文書及び複数文書の分類 (ii) 単一変更検出は、著者が切り替えた点を特定することを含む。 (iii)複数文書における複数の著者切替検出 3つのタスクすべてを分類問題として定式化し,最先端自然言語処理 (nlp) アルゴリズムと重み付け最適化技術を統合するメリットベースの融合フレームワークを提案する。 また,nlpアプリケーションの前処理時に通常除去される特殊文字の可能性についても検討し,クリーンデータと生データの両方について広範な実験を行い,提案手法の性能について検討した。 実験結果は、ベンチマークデータセット上の3つのタスクすべてに対する既存のソリューションよりも大幅に改善されたことを示している。

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