De flesta studier i statistik eller maskininlärning baserad författarskap tillskrivelse fokuserar på två eller några författare. Detta leder till en överskattning av betydelsen av de funktioner som utvunnits ur utbildningsdata och visat sig vara diskriminerande för dessa små uppsättningar författare. De flesta studier använder också storlek på utbildningsdata som är orealistiska för situationer där stylometry tillämpas (t.ex. kriminalteknik), och därmed överskatta exaktheten i deras tillvägagångssätt i dessa situationer. En mer realistisk tolkning av uppgiften är som ett problem med författarkontroll som vi approximerar genom att samla data från många olika författare som negativa exempel. I detta dokument visar vi, på grundval av en ny corpus med 145 författare, vilken effekt många författare har på urval och lärande av funktioner, och visar robusthet i ett minne-baserat lärande för att göra författarskap tillskrivning och verifiering med många författare och begränsad utbildning data jämfört med ivriga lärande metoder som SVMs och maximal entropi lärande.
I REF infördes det viktiga problemet med tillståndsverifiering.
Authorship Attribution and Verification with Many Authors and Limited Data
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}