論文の概要: Document Author Classification Using Parsed Language Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13253v1
• Date: Wed, 20 Mar 2024 02:32:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 18:17:45.237114
• Title: Document Author Classification Using Parsed Language Structure
• Title（参考訳）: パース言語構造を用いた文書作成者分類
• Authors: Todd K Moon, Jacob H. Gunther,
• Abstract要約: 統計的自然言語を用いて抽出した文法構造を用いて著者検出の新たな可能性を探る。 本稿では,一組の「保護テキスト」の文法的構造に基づく著者分類を検証し,概念実証を行う。 統計的自然言語から抽出されたいくつかの特徴は、任意のレベルからある深さのすべての部分木、ある深さのルート木、スピーチの一部、およびパースツリーの音声部分である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the years there has been ongoing interest in detecting authorship of a text based on statistical properties of the text, such as by using occurrence rates of noncontextual words. In previous work, these techniques have been used, for example, to determine authorship of all of \emph{The Federalist Papers}. Such methods may be useful in more modern times to detect fake or AI authorship. Progress in statistical natural language parsers introduces the possibility of using grammatical structure to detect authorship. In this paper we explore a new possibility for detecting authorship using grammatical structural information extracted using a statistical natural language parser. This paper provides a proof of concept, testing author classification based on grammatical structure on a set of "proof texts," The Federalist Papers and Sanditon which have been as test cases in previous authorship detection studies. Several features extracted from the statistical natural language parser were explored: all subtrees of some depth from any level; rooted subtrees of some depth, part of speech, and part of speech by level in the parse tree. It was found to be helpful to project the features into a lower dimensional space. Statistical experiments on these documents demonstrate that information from a statistical parser can, in fact, assist in distinguishing authors.
• Abstract（参考訳）: テキストの統計的特性に基づいてテキストのオーサシップを検出することには,長年にわたって関心が寄せられてきた。 以前の研究では、これらのテクニックは例えば、すべての『連邦主義論文』の著者を決定するために使われてきた。 このような手法は、より現代的な時代にフェイクやAIの著者を検出するのに有用かもしれない。 統計的自然言語解析の進歩は、文法構造を用いて著者を検出する可能性をもたらしている。 本稿では,統計的自然言語解析器を用いて抽出した文法構造情報を用いた著者検出の可能性について検討する。 本論文は, 従来の著者検出研究における試験事例である『連邦論論文』と『サンディトン』の集合体上での文法的構造に基づく著者分類を検証し, 概念実証を行う。 統計的自然言語解析装置から抽出したいくつかの特徴は, 任意のレベルからある深さのすべての部分木, 何らかの深さのルート木, 音声の一部, パースツリーの音声部分である。 それらの特徴を低次元空間に投影するのに役立つことが判明した。 これらの文書に関する統計的実験は、統計解析器からの情報によって、実際に著者の区別を助けることができることを示している。

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