Med den snabba tillväxten av Internet under de senaste åren, förmågan att analysera och identifiera sina användare har blivit allt viktigare. Författaranalys ger ett sätt att inhämta information om upphovsmannen till ett dokument som härrör från internet eller någon annanstans, inklusive men inte begränsat till upphovsmannens kön. Det finns välkända språkliga skillnader mellan skrivandet av män och kvinnor, och dessa skillnader kan effektivt användas för att förutsäga könet hos ett dokuments författare. Utnyttjande av dessa språkliga nyanser, använder denna studie en uppsättning stylometriska funktioner och en uppsättning ord räkna funktioner för att underlätta automatisk könsdiskriminering på e-post från den populära Enron e-post dataset. Dessa funktioner används i samband med Modified Balanced Winnow Neural Network föreslås av Carvalho och Cohen, en förbättring på den ursprungliga Balanced Winnow skapad av Littlestone. Experiment med Modified Balanced Winnow visar att det effektivt kan diskriminera kön med hjälp av både stylometriska och ord räkna funktioner, med ordet räkna funktioner ger överlägsna resultat.
På samma sätt, i REF, både de balanserade och modifierade balanserade winnow (MBW) algoritmer användes för att förutsäga kön för Enron e-post dataset med hjälp av en uppsättning SFs och ordräkning funktioner.
Author Gender Prediction in an Email Stream Using Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Intelligent Learning Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}