Vi presenterar den första modellen för domänanpassning för författarskapstilldelning för att utnyttja omärkta data. Modellen innehåller tillägg till strukturell korrespondens inlärning som behövs för att göra det lämpligt för uppgiften. Till exempel föreslår vi en median-baserad klassificering i stället för den standard binära klassificeringen som användes i tidigare arbeten. Våra resultat visar att interpunktion-baserad karaktär n-grams bildar utmärkta pivot funktioner. Vi visar också hur singular value decomposition spelar en avgörande roll för att uppnå domänanpassning, och att ersätta (i stället för concatenating) icke-pivot funktioner med korrespondens funktioner ger bättre prestanda.
Mer nyligen föreslog REF en domänanpassningsmodell baserad på strukturell korrespondensinlärning och interpunktion-baserade karaktär n-gram som pivotfunktioner.
Domain Adaptation for Authorship Attribution: Improved Structural Correspondence Learning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}