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J-GLOBAL ID：202202262378203375   整理番号：22A1116150

著者のテキスト証拠のための尤度比推定:スコアおよび特徴ベース法の経験的比較【JST・京大機械翻訳】

Likelihood ratio estimation for authorship text evidence: An empirical comparison of score- and feature-based methods

著者 (4件)： Ishihara Shunichi (Speech and Language Laboratory, the Australian National University, Canberra, Australia) ,  Ishihara Shunichi (Linguistics Program, School of Culture, History and Language, College of Asia and the Pacific, the Australian National University, Building #110, Canberra, ACT 2600, Australia) ,  Carne Michael (Speech and Language Laboratory, the Australian National University, Canberra, Australia) ,  Carne Michael (Linguistics Program, School of Culture, History and Language, College of Asia and the Pacific, the Australian National University, Building #110, Canberra, ACT 2600, Australia)
資料名： Forensic Science International  (Forensic Science International)
巻： 334  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0596B  ISSN： 0379-0738  CODEN： FSCIDG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,テキスト証拠に対する法医学尤度比を推定するためのスコアおよび特徴ベース法を比較した。ロジスティック回帰融合による異なるPoissonベースモデル上に構築した3つの特徴ベースの方法を導入し,1レベルPoissonモデル,1レベルゼロ膨張Poissonモデルおよび2レベルPoisson-ガンマモデルを評価した。これらをスコア生成関数として余弦距離を用いるスコアベース法と比較した。2つのタイプの方法を同じデータ(すなわち,2157人の著者に起因する文書)と,同じ特徴集合を用いて比較し,それは400の最も頻繁に発生する単語を用いた単語の袋モデルである。それらの性能を対数尤度比コスト(C_llr)とその複合材料:識別(C_llrmin)とキャリブレーション(C_llrcal)コストによって評価した。結果は,(1)特徴ベースの方法が,それらの最良の結果を比較するとき,0.14~0.2のC_llr値によってスコアベースの方法より優れ,そして(2)特徴選択手順が特徴ベースの方法のための性能をさらに改良することができることを示した。特徴ベース法を用いて生成した尤度比と関連するいくつかの特徴的性能特性を記述し,それらの含意を実際の法医学事例で考察した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 複合材料 ,  母関数 ,  原価 ,  推定 ,  *法規 ,  認識 ,  特徴選択 ,  モデル ,  法医学 ,  単語
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  *尤度比 ,  対数尤度比 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 法医学テキスト比較 ,  尤度比 ,  スコアに基づく方法 ,  特徴に基づく方法 ,  ポアソン ,  ロジスティック回帰融合

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 著者 ,  証拠 ,  尤度比 ,  推定 ,  スコア ,  経験