I detta dokument redovisas vårt bidrag till 2013 års gemensamma uppgift för NLI. Syftet med uppgiften var att utbilda ett maskininlärningssystem för att identifiera den inhemska språktillhörigheten av 1.100 texter skrivna på engelska av icke-infödda talare som en del av en högsatsning test av allmänna akademiska kunskaper i engelska. Vi tränade vårt system på den nya TOEFL11 corpus, som innehåller 11.000 essäer skrivna av icke-infödda talare med 11 modersmålsbakgrunder. Vårt slutliga system använde en SVM-klassning med över 400 000 unika funktioner som består av lexical och POS n-gram som förekommer i minst två texter i träningssetet. Vårt system identifierade de korrekta tillhörigheterna till modersmålet av 83,6% av texterna i testuppsättningen. Detta var den högsta klassificeringsnoggrannheten som uppnåddes i 2013 års NNI Shared Task.
Den vinnande posten för den delade uppgiften var REF, med en noggrannhet på 83,6%.
Maximizing Classification Accuracy in Native Language Identification
{'venue': 'BEA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}