En vanlig metod i text mining uppgifter som text kategorisering, författarskap identifiering eller plagiat upptäckt är att förlita sig på funktioner som ord, del-av-tal taggar, stjälkar, eller några andra hög nivå språkliga funktioner. I detta arbete, ett tillvägagångssätt som använder karaktär n-gram som funktioner föreslås för uppgiften att identifiera modersmål. Istället för att göra standardfunktionsval kombinerar det föreslagna tillvägagångssättet flera strängkärnor med flera kärninlärning. Kernel Ridge Regression och Kernel Diskriminant Analys används självständigt i inlärningsstadiet. De empiriska resultat som erhållits i alla experiment som genomförts i detta arbete tyder på att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår toppmoderna prestationer i identifiering av modersmålet, vilket ger en noggrannhet som ligger 1,7 % över det högsta poängsystemet i 2013 års NNI Shared Task. Dessutom har det föreslagna tillvägagångssättet en viktig fördel eftersom det är språkoberoende och språklig teori neutral. I cross-corpus-experimentet visar det föreslagna tillvägagångssättet att det också kan vara ämnesoberoende, vilket förbättrar toppmoderna systemet med 32,3 %.
REF förbättrades senare på detta resultat genom att använda Kernel Ridge Regression och Kernel Discriminant Analysis för att extrahera karaktär n-gram funktioner från NEI Shared Task 2013 data.
Can characters reveal your native language? A language-independent approach to native language identification
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}