I detta dokument föreslås en fördelningsmodell för ordanvändning och ordbetydelse som härrör enbart från en textsamling och sedan tillämpar denna modell för att avgöra om vissa ord används i eller utanför sammanhanget. Vi föreslår att vi kan se sammanhanget av ord som multinomialt fördelade slumpvariabler. Vi illustrerar hur vi med hjälp av denna grundläggande idé kan formulera problemet med att upptäcka om ett ord används i ett sammanhang som ett sannolikhetsförhållande test. Vi definierar också ett mått på semantiskt samband mellan ett ord och dess sammanhang med hjälp av samma modell. Vi antar att ord som vanligtvis visas tillsammans är relaterade, och därmed har liknande sannolikhetsfördelningar och att ord som används på ett ovanligt sätt kommer att ha sannolikhetsfördelningar som skiljer sig från dem i deras omgivande sammanhang. Sambandet mellan ett ord och dess sammanhang är baserat på Kullback-Leibler skillnad mellan sannolikhetsfördelningar som tilldelas de ingående orden i den givna meningen. Vi använde våra metoder på en försvarsorienterad applikation där vissa ord ersätts med andra ord i en avlyssnad kommunikation.
Sanaz Jabbari föreslog en metod för att upptäcka ord obfuscation genom att analysera det semantiska släktskapet med ett ord och dess sammanhang REF.
Using a Probabilistic Model of Context to Detect Word Obfuscation
{'venue': 'LREC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}