Ett återkommande neuralt nätverk (RNN) används för att modellera språket för flera författare samtidigt, med varje författares text representeras av separata utgångar som förlitar sig på ett delat återkommande tillstånd. Detta gör att det återkommande skiktet kan modellera språket som helhet utan att översitta även med mycket liten korpora. Metoden utvecklades för PAN 2015 Author Identification uppgift, där det utförde bra, kommer först totalt med en genomsnittlig AUC större än.80.
Referensreferensreferensen använde ett flerhuvudsrecidiverande neuralt nätverk (RNN) som grundram.
Author Identification using Multi-headed Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}