論文の概要: Grammar as a Behavioral Biometric: Using Cognitively Motivated Grammar Models for Authorship Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08462v2
• Date: Mon, 07 Apr 2025 11:12:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:07:32.217731
• Title: Grammar as a Behavioral Biometric: Using Cognitively Motivated Grammar Models for Authorship Verification
• Title（参考訳）: 行動バイオメトリックとしての文法--認知的動機付け型文法モデルを用いたオーサリング検証
• Authors: Andrea Nini, Oren Halvani, Lukas Graner, Valerio Gherardi, Shunichi Ishihara,
• Abstract要約: 著者検証は、デジタルテキストの法医学における重要な研究領域である。 本稿では,認知言語学の原則に従って著者の文法をモデル化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.815557531820863
• License:
• Abstract: Authorship Verification (AV) is a key area of research in digital text forensics, which addresses the fundamental question of whether two texts were written by the same person. Numerous computational approaches have been proposed over the last two decades in an attempt to address this challenge. However, existing AV methods often suffer from high complexity, low explainability and especially from a lack of clear scientific justification. We propose a simpler method based on modeling the grammar of an author following Cognitive Linguistics principles. These models are used to calculate $\lambda_G$ (LambdaG): the ratio of the likelihoods of a document given the candidate's grammar versus given a reference population's grammar. Our empirical evaluation, conducted on twelve datasets and compared against seven baseline methods, demonstrates that LambdaG achieves superior performance, including against several neural network-based AV methods. LambdaG is also robust to small variations in the composition of the reference population and provides interpretable visualizations, enhancing its explainability. We argue that its effectiveness is due to the method's compatibility with Cognitive Linguistics theories predicting that a person's grammar is a behavioral biometric.
• Abstract（参考訳）: 著者検証(AV)は、デジタルテキスト鑑定学における重要な研究分野であり、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根本的な問題に対処する。 この課題に対処するために、過去20年間に多くの計算手法が提案されてきた。 しかし、既存のAV法は、しばしば高い複雑さ、低い説明可能性、特に明確な科学的正当化の欠如に悩まされる。 本稿では,認知言語学の原則に従って著者の文法をモデル化した簡易な手法を提案する。 これらのモデルは$\lambda_G$ (LambdaG) を計算するのに使用される。 12のデータセットで実施し、7つのベースライン手法と比較した経験的評価は、LambdaGがいくつかのニューラルネットワークベースのAV手法と比較して優れた性能を発揮することを示す。 LambdaGは参照集団の構成の小さなバリエーションにも頑丈で、解釈可能な可視化を提供し、説明可能性を高めている。 本手法の有効性は,人の文法が行動バイオメトリックであると予測する認知言語学理論との整合性に起因すると論じる。

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