Auktorisering handlar om att identifiera upphovsmännen till anonyma texter. Baserat på vår tidigare upptäckt att Latent Dirichlet Allocation (LDA) ämnesmodell kan användas för att förbättra författarskap tillskrivning noggrannhet, visar vi att anställa en tidigare föreslagna Author-Topic (AT) modell överträffar LDA när tillämpas på scenarier med många författare. Dessutom definierar vi en modell som kombinerar LDA och AT genom att representera författare och dokument över två olika ämnesuppsättningar, och visar att vår modell överträffar LDA, AT och stöder vektormaskiner på datauppsättningar med många författare.
REF visade att författaren-topic modellen överträffar LDA för Authorship Atttribution uppgifter med många författare.
Authorship Attribution with Author-aware Topic Models
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}