抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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文体計量は著者の文献的スタイルをvariationsinの統計的分析である。技術は,のような,inmany言語解析の応用は,プロファイリング,著者同定,および著者検証を著者使用されてきた。thepast二年間にわたり,著者同定は,自然言語処理の分野の研究者によるextensivelystudiedされてきた。しかし,これらの研究は一般的に(i)候補著者の少数,および(ii)同じ長さの文書に限定されている。本論文では,二つの限界を克服すべくセット類似性問題としてモデリング著者識別による新しい解決策を提案した。オンラインブックアーカイブプロジェクトグーテンベルグから収集した実際のデータセットに関する広範な実験研究を行った。実験結果は,既存の計量文献学研究と比較して,ここで提案したソリューションは,候補著者の大きなプールで書かれた異なる長さの文書のより大きな数をhandlea高精度でできることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】