Abstrakt. I detta dokument föreslår vi en uppsättning stilistiska markörer för att automatiskt tilldela upphovsmannaskap till mikrobloggande meddelanden. De föreslagna markörerna inkluderar mycket personliga och idiosynkratiska redigeringsalternativ, såsom "emoticons", interjections, interpunktion, förkortningar och andra lågnivåfunktioner. Vi utvärderar förmågan hos dessa funktioner att hjälpa till att diskriminera författarskap av Twitter-meddelanden bland tre författare. För det ändamålet utbildar vi SVM-klassificerare för att lära sig stilometriska modeller för varje författare baserat på olika kombinationer av de grupper av stilistiska funktioner som vi föreslår. Resultaten visar en relativt bra prestanda när det gäller att tillskriva upphovsman till mikrobloggande meddelanden (F = 0,63) med hjälp av denna uppsättning funktioner, även när man tränar klassificatörerna med så få som 60 exempel från varje författare (F = 0,54). Dessutom drar vi slutsatsen att smilisar är de mest diskriminerande dragen i dessa grupper.
Sousa REF föreslår en uppsättning stilistiska markörer för att automatiskt tilldela upphovsmannaskap till mikrobloggande meddelanden som t.ex. Twitter.
‘twazn me!!! ;(’ automatic authorship analysis of micro-blogging messages
{'venue': 'NLDB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}