Abstract-Concepts och metoder för komplexa nätverk kan användas för att analysera texter på deras olika komplexitetsnivåer. Exempel på uppgifter i naturligt språk (NLP) som studeras via topologisk analys av nätverk är nyckelordsidentifiering, automatisk utvinningssammanfattning och tillskrivning av upphovsmannaskap. Även om en myriad av nätverksmätningar har använts för att studera problemet med att tillskriva upphovsmän, har användningen av motiv för textanalys begränsats till några få verk. Syftet med detta dokument är att tillämpa begreppet motiv, återkommande sammankopplingsmönster, i uppgiften att tilldela upphovsmän. De absoluta frekvenserna av alla tretton riktade motiv med tre noder extraherades från nätverken med samtidig förekomst och användes som klassificeringsegenskaper. Effektiviteten av dessa funktioner verifierades med fyra maskininlärningsmetoder. Resultaten visar att motiven kan särskilja olika författares skrivstil. I vårt bästa scenario var 57,5 % av böckerna korrekt klassificerade. Sannolikheten för detta problem är 12,5 procent. Dessutom har vi funnit att funktionsord spelar en viktig roll i dessa återkommande mönster. Sammantaget tyder våra rön på att motiv bör utforskas ytterligare i andra relaterade språkliga uppgifter.
Marinho m.fl. REF extraherade frekvensen av alla riktade motiv bestående av tre noder för att avslöja upphovet till flera böcker.
Authorship attribution via network motifs identification
{'venue': '2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), Recife, Brazil, 2016, pp. 355-360', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}