論文の概要: Authorship Verification based on the Likelihood Ratio of Grammar Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08462v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 12:25:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 14:43:45.071012
• Title: Authorship Verification based on the Likelihood Ratio of Grammar Models
• Title（参考訳）: 文法モデルの類似率に基づく著者検証
• Authors: Andrea Nini, Oren Halvani, Lukas Graner, Valerio Gherardi, Shunichi Ishihara
• Abstract要約: 著者検証(英語: Authorship Verification、AV)とは、特定の著者によって書かれたかどうかを判断する一連の文書を分析するプロセスである。 我々は、$lambda_G$ (LambdaG) と呼ぶ量を計算する方法を提案する。 トレーニングに大量のデータを必要としないにも関わらず、LambdaGは計算複雑性の高い既存のAVメソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8749675983608172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Authorship Verification (AV) is the process of analyzing a set of documents to determine whether they were written by a specific author. This problem often arises in forensic scenarios, e.g., in cases where the documents in question constitute evidence for a crime. Existing state-of-the-art AV methods use computational solutions that are not supported by a plausible scientific explanation for their functioning and that are often difficult for analysts to interpret. To address this, we propose a method relying on calculating a quantity we call $\lambda_G$ (LambdaG): the ratio between the likelihood of a document given a model of the Grammar for the candidate author and the likelihood of the same document given a model of the Grammar for a reference population. These Grammar Models are estimated using $n$-gram language models that are trained solely on grammatical features. Despite not needing large amounts of data for training, LambdaG still outperforms other established AV methods with higher computational complexity, including a fine-tuned Siamese Transformer network. Our empirical evaluation based on four baseline methods applied to twelve datasets shows that LambdaG leads to better results in terms of both accuracy and AUC in eleven cases and in all twelve cases if considering only topic-agnostic methods. The algorithm is also highly robust to important variations in the genre of the reference population in many cross-genre comparisons. In addition to these properties, we demonstrate how LambdaG is easier to interpret than the current state-of-the-art. We argue that the advantage of LambdaG over other methods is due to fact that it is compatible with Cognitive Linguistic theories of language processing.
• Abstract（参考訳）: 著者検証(英語: Authorship Verification、AV)とは、特定の著者によって書かれたかどうかを判断する一連の文書を分析するプロセスである。 この問題は、問題のある文書が犯罪の証拠となる場合など、法医学的なシナリオでしばしば発生する。 既存の最先端のAV手法では、その機能に関するもっともらしい科学的説明に支えられず、しばしばアナリストが解釈するのが困難である計算解を用いている。 そこで本稿では,著者候補に対する文法のモデルが与えられた文書の確率と,参照集団に対する文法のモデルが与えられた同じ文書の確率との比を,$\lambda_G$ (LambdaG) と呼ぶ量に依存する手法を提案する。 これらの文法モデルは、文法的特徴のみに基づいて訓練された$n$-gram言語モデルを用いて推定される。 トレーニングに大量のデータを必要としないにもかかわらず、LambdaGは依然として、微調整されたSiamese Transformerネットワークを含む、より高度な計算複雑性を持つ既存のAVメソッドよりも優れています。 12のデータセットに適用した4つのベースライン法に基づく経験的評価は、LambdaGが11のケースにおいて精度とAUCの両面で、トピックに依存しない手法のみを考慮すると、12のケースにおいて、より良い結果をもたらすことを示している。 このアルゴリズムは、多くのクロスジャンル比較において、参照人口のジャンルにおいて重要なバリエーションに対して非常に堅牢である。 これらの特性に加えて、現在の最先端技術よりもLambdaGの解釈が簡単であることを示す。 我々は、LambdaGが他の手法よりも優れているのは、言語処理の認知言語学理論と互換性があるという事実からであると主張している。

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