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J-GLOBAL ID：202202281712464199   整理番号：22A1104918

LG4AV:著者検証のための言語モデルとグラフニューラルネットワークの結合【JST・京大機械翻訳】

LG4AV: Combining Language Models and Graph Neural Networks for Author Verification

著者 (3件)： Stubbemann Maximilian (Knowledge and Data Engineering Group, University of Kassel, Kassel, Germany) ,  Stumme Gerd (Knowledge and Data Engineering Group, University of Kassel, Kassel, Germany) ,  Stumme Gerd (L3S Research Center, Leibniz University of Hannover, Hannover, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13205  ページ： 315-326  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 文書著者の証明は様々な設定において重要である。研究者は,例えば,それらの出版物の量と影響によって判断して,比較した,そして,公共の数字は,社会メディアに関してそれらのポストによって直面する。したがって,頻繁に使用されるデータセットにおける著者の情報が正しいことが重要であった。与えられた文書が与えられた著者によって書かれたかどうかは,一般的に,著者の証明(AV)と呼ばれる。AVは,一般的に広く研究されている問題であるが,文書が短く,むしろ均一なスタイルで書かれた設定を考える研究はほとんどない。これは,計量書誌学的データに対して非現実的である。ここでは,科学刊行物について,しばしば抽象化および利用可能な標題で検証する必要がある。この点に対して,言語モデルとグラフニューラルネットワークを組み合わせたLG4AVを提案した。事前訓練された変圧器アーキテクチャに利用可能なテキストを直接供給することにより,本モデルは,書き込みスタイルが少なくともある程度標準化されたシナリオでは意味がない,手作業のスタイロメトリック特徴を必要としない。グラフニューラルネットワーク構造の組み込みによって,著者らのモデルは検証プロセスに関して意味がある著者の間の関係から利益を得ることができる。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 変圧器 ,  刊行物 ,  情報 ,  *著者 ,  データ ,  標準化 ,  特性 ,  *ニューラルネットワーク ,  研究者 ,  計算機アーキテクチャ ,  計量書誌学 ,  文書 ,  *言語モデル
準シソーラス用語： ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： オーサシップ検証 ,  言語モデル ,  グラフニューラルネットワーク ,  共著

分類 (3件)： 情報源  (AC03000B) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 著者 ,  検証 ,  言語モデル ,  グラフニューラルネットワーク