Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har visat överlägsen förmåga att extrahera information från råa signaler i datorseende. Nyligen, teckennivå och flerkanaliga CNNs har visat utmärkt prestanda för mening klassificering uppgifter. Vi tillämpar CNN:er på storskalig författarskapsattribuering, som syftar till att bestämma en okänd text författare bland många kandidat författare, motiveras av deras förmåga att bearbeta teckennivå signaler och att skilja mellan ett stort antal klasser, samtidigt göra snabba förutsägelser i jämförelse med state-of-art metoder. Vi utvärderar CNN-baserade metoder som utnyttjar ord- och karaktärskanaler och jämför dem med toppmoderna metoder för ett stort antal författare, vilket ger nytt ljus över traditionella metoder. Vi visar att CNN på teckennivå överträffar den senaste tekniken på fyra av fem datauppsättningar inom olika områden. Dessutom presenterar vi den första tillämpningen av författarskap tillskrivning till reddit. Slutligen släpper vi våra nya reddit- och Twitter-dataset för ytterligare forskning.
Ruder m.fl. REF använde en ny arkitektur som kombinerar tecken- och ordnivåkanaler för att bestämma en osynlig texts författare bland ett stort antal potentiella kandidater, en uppgift som de kallade storskalig upphovsmansattribuering.
Character-level and Multi-channel Convolutional Neural Networks for Large-scale Authorship Attribution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}