論文の概要: PARSI: Persian Authorship Recognition via Stylometric Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21840v1
• Date: Fri, 27 Jun 2025 01:08:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 21:12:23.042814
• Title: PARSI: Persian Authorship Recognition via Stylometric Integration
• Title（参考訳）: PARSI: スティロメトリ統合によるペルシアの権威認識
• Authors: Kourosh Shahnazari, Mohammadali Keshtparvar, Seyed Moein Ayyoubzadeh,
• Abstract要約: 我々は、67人の著名なペルシア人詩人の著者を決定するために、多入力のニューラル・フレームワークを使用している。 我々は、厳密な前処理と著者検証により、ガンジョーのデジタルコレクションの647,653節の膨大なコーパスをコンパイルし、データを検証した。 本研究は、著者属性の改善を目的とした、深層表現形式とドメイン固有の機能の統合に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The intricate linguistic, stylistic, and metrical aspects of Persian classical poetry pose a challenge for computational authorship attribution. In this work, we present a versatile framework to determine authorship among 67 prominent poets. We employ a multi-input neural framework consisting of a transformer-based language encoder complemented by features addressing the semantic, stylometric, and metrical dimensions of Persian poetry. Our feature set encompasses 100-dimensional Word2Vec embeddings, seven stylometric measures, and categorical encodings of poetic form and meter. We compiled a vast corpus of 647,653 verses of the Ganjoor digital collection, validating the data through strict preprocessing and author verification while preserving poem-level splitting to prevent overlap. This work employs verse-level classification and majority and weighted voting schemes in evaluation, revealing that weighted voting yields 71% accuracy. We further investigate threshold-based decision filtering, allowing the model to generate highly confident predictions, achieving 97% accuracy at a 0.9 threshold, though at lower coverage. Our work focuses on the integration of deep representational forms with domain-specific features for improved authorship attribution. The results illustrate the potential of our approach for automated classification and the contribution to stylistic analysis, authorship disputes, and general computational literature research. This research will facilitate further research on multilingual author attribution, style shift, and generative modeling of Persian poetry.
• Abstract（参考訳）: ペルシア古典詩の複雑な言語的、様式的、計量的な側面は、計算的な著者の帰属に挑戦している。 本論では,67名の著名な詩人のうち,著者を決定するための多彩な枠組みを提示する。 我々は,ペルシャ詩のセマンティックス,テクトメトリックス,計量次元に対処する特徴を補足した,トランスフォーマーベースの言語エンコーダからなる多入力ニューラルフレームワークを採用している。 特徴セットは100次元のWord2Vec埋め込み,7つの幾何学的尺度,詩形とメーターの分類的エンコーディングを含む。 我々は、厳格な前処理と著者検証を通じてデータの検証を行い、重複を防ぐために詩レベルの分割を保ちながら、広義のデジタルコレクションの674,653節の膨大なコーパスを編纂した。 この研究は、評価に横レベルの分類と多数決と重み付き投票方式を採用し、重み付き投票が71%の正確性をもたらすことを示した。 さらに、しきい値に基づく決定フィルタリングについて検討し、モデルが精度の高い予測を生成できるようにし、0.9しきい値で97%の精度を達成できるが、カバー範囲は低い。 本研究は、著者属性の改善を目的とした、深層表現形式とドメイン固有の機能の統合に焦点を当てる。 その結果, 自動分類へのアプローチの可能性と, 文体分析, 著者論争, 一般計算文献研究への貢献が示唆された。 この研究は、多言語作家の帰属、スタイルシフト、ペルシャ詩の生成的モデリングに関するさらなる研究を促進する。

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