一种句法信息感知的作者归属方法

摘要

本发明公开了一种句法信息感知的作者归属方法，涉及文本作者识别领域，本发明首先使用句法依赖树来解决作者归属任务。将依赖关系输入到图卷积神经网络中提取句子的句结构。由于句法成分树中路径的标签会增大数据量和计算难度，本发明使用的句法依赖树数据量小，计算简单，效果明显。本发明使用图卷积神经网络从文本的依赖树中提取语法表示形式，并使用字符来收集内容表示形式。结果表明，本发明性能优于所有最新的方法，并且具有更好的捕获用于短文本作者归属任务的语法信息的能力。文本的语法表示形式可以帮助克服短文本作者归属任务的挑战，同时也可以在长文本上取得很好的效果。