De flesta tidigare forskningar om tillskrivning av upphovsmän (AA) förutsätter att utbildnings- och testdata hämtas från samma distribution. Men i verkliga scenarier är detta antagande för starkt. Syftet med denna studie är att förbättra prognosresultaten i cross-topic AA (CTAA), där träningsdata kommer från ett ämne men testdata kommer från ett annat. Vår föreslagna idé är att bygga en prediktiv modell för ett ämne med hjälp av dokument från alla andra tillgängliga ämnen. Förutom att förbättra prestandan hos CTAA, gör vi också en grundlig analys av känsligheten för förändringar i ämnet av fyra vanligaste funktionstyper i AA. Vi illustrerar empiriskt att vårt föreslagna ramverk är betydligt bättre än det som är utbildat i ett enda out-of-domain ämne och är lika effektivt, i vissa fall, som samma ämne.
Detta visade att utbildning i dokument från flera ämnen (tematiska områden) förbättrar prestandan i cross-topic författarskap tilldelning REF, även när man kontrollerar mängden utbildningsdata.
Cross-Topic Authorship Attribution: Will Out-Of-Topic Data Help?
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}