論文の概要: Rank-Turbulence Delta and Interpretable Approaches to Stylometric Delta Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19499v2
• Date: Wed, 22 Apr 2026 08:44:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.458061
• Title: Rank-Turbulence Delta and Interpretable Approaches to Stylometric Delta Metrics
• Title（参考訳）: ランク乱流デルタとスティロメトリーデルタ計量への解釈的アプローチ
• Authors: Dmitry Pronin, Evgeny Kazartsev,
• Abstract要約: 本稿では、著者帰属のための2つの新しい手段、Ranc-Turbulence DeltaとJensen-Shannon Deltaを紹介します。 我々はまず,単語周波数ベクトルの中心的および非中心的なz-scoringと対比して,この測度の理論的基礎を設定した。 我々は各デルタ距離を数値的に解釈可能なトークンレベルの分解を開発する。
• 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: This article introduces two new measures for authorship attribution - Rank-Turbulence Delta and Jensen-Shannon Delta - which generalise Burrows's classical Delta by applying distance functions designed for probabilistic distributions. We first set out the theoretical basis of the measures, contrasting centred and uncentred z-scoring of word-frequency vectors and re-casting the uncentred vectors as probability distributions. Building on this representation, we develop a token-level decomposition that renders every Delta distance numerically interpretable, thereby facilitating close reading and the validation of results. The effectiveness of the methods is assessed on four literary corpora in English, German, French and Russian. The English, German and French datasets are compiled from Project Gutenberg, whereas the Russian benchmark is the SOCIOLIT corpus containing 755 works by 180 authors spanning the eighteenth to the twenty-first centuries. Rank-Turbulence Delta attains attribution accuracy comparable with Cosine Delta; Jensen-Shannon Delta consistently matches or exceeds the performance of canonical Burrows's Delta. Finally, several established attribution algorithms are re-evaluated on the extended SOCIOLIT corpus.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Brows の古典的 Delta を確率分布に設計した距離関数を適用することで一般化する著者帰属法である Rank-Turbulence Delta と Jensen-Shannon Delta の2つの新しい方法を紹介する。 そこで我々はまず,単語周波数ベクトルの集中型および非集中型z-scoringと,非集中型ベクトルを確率分布として再キャストする手法の理論的基礎を設定した。 この表現に基づいて,各デルタ距離を数値的に解釈可能なトークンレベルの分解法を開発し,クローズリーディングと結果の検証を容易にする。 この方法の有効性は、英語、ドイツ語、フランス語、ロシア語の4つの文体で評価される。 英語、ドイツ語、フランス語のデータセットはプロジェクト・グーテンベルクから収集され、ロシア語のベンチマークは18世紀から21世紀にかけての180人の著者による755の著作を含むSOCIOLITコーパスである。 Rank-Turbulence Delta は Cosine Delta に匹敵する属性の精度を達成し、Jensen-Shannon Delta はカノニカルな Burrows's Delta と一貫して一致または上回っている。 最後に、いくつかの確立された帰属アルゴリズムを拡張SOCIOLITコーパスで再評価する。

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