首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >Automatic Authorship Detection Using Textual Patterns Extracted from Integrated Syntactic Graphs
【2h】

Automatic Authorship Detection Using Textual Patterns Extracted from Integrated Syntactic Graphs

机译:使用从综合句法图中提取的文本模式自动检测作者身份

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

We apply the integrated syntactic graph feature extraction methodology to the task of automatic authorship detection. This graph-based representation allows integrating different levels of language description into a single structure. We extract textual patterns based on features obtained from shortest path walks over integrated syntactic graphs and apply them to determine the authors of documents. On average, our method outperforms the state of the art approaches and gives consistently high results across different corpora, unlike existing methods. Our results show that our textual patterns are useful for the task of authorship attribution.
机译:我们将集成句法图特征提取方法应用于自动作者身份检测任务。这种基于图的表示形式允许将不同级别的语言描述集成到单个结构中。我们基于从综合语法图上最短路径上获得的特征提取文本模式,并将其应用于确定文档的作者。平均而言,与现有方法不同,我们的方法优于最新方法,并且在不同语料库中始终提供较高的结果。我们的结果表明,我们的文本模式对于作者归因的任务很有用。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号