Vi använder ett konvolutionellt neuralt nätverk för att utföra författarskap identifiering på en mycket homogen datauppsättning av vetenskapliga publikationer. För att undersöka effekten av domänfördomar skymmer vi ord under en viss frekvenströskel och behåller endast sina POS-taggar. Detta förfarande förbättrar testprestandan på grund av bättre generalisering av osedda data. Med vår metod kan vi förutsäga författarna till vetenskapliga publikationer i samma disciplin på nivåer som ligger långt över slumpen.
Referensreferensfiltrerade ord under en viss frekvenströskel och förblev endast deras POS-taggar för att eliminera interferens av ämne.
Authorship Attribution with Convolutional Neural Networks and POS-Eliding
{'venue': 'Proceedings of the Workshop on Stylistic Variation', 'journal': 'Proceedings of the Workshop on Stylistic Variation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}