Ensemble metoder med flera klassificeringar har visat sig vara den mest framgångsrika metoden för uppgiften att Native Language Identification (NLI), att uppnå den nuvarande tekniken. En systematisk undersökning av ensemblemetoder för NLI har dock ännu inte genomförts. Dessutom har djupare ensemblearkitekturer såsom stapling av klassifierare inte utvärderats noga. Vi presenterar en uppsättning experiment med hjälp av tre ensemblebaserade modeller, testa var och en med flera konfigurationer och algoritmer. Detta inkluderar en strikt tillämpning av metaklassificeringsmodeller för NLI, för att uppnå toppmoderna resultat på tre datauppsättningar från olika språk. Vi presenterar också den första användningen av statistiska signifikanstester för att jämföra NLI-system, vilket visar att våra resultat är betydligt bättre än den senaste tekniken. Vi tillhandahåller en samling testset förutsägelser för att underlätta framtida statistiska tester.
På senare tid har Ref gjort en systematisk undersökning av ensemblemetoder.
Native Language Identification using Stacked Generalization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}