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作者分析中的风格特征工程技术
抽象：
作者身份分析（AA）是一项研究，旨在揭示文本数据中作者的隐藏属性。它根据文本中反映的写作风格提取作者的身份和社会语言特征。该过程对于各个领域都是必不可少的，例如网络犯罪调查，心理语言学，政治社会化等。但是，大多数以前的技术严重依赖于手动特征工程过程。因此，功能集的选择已显示出取决于方案或数据集。在本文中，为了模仿使用神经网络方法的人类句子合成过程，我们建议将不同类别的语言特征合并到单词的分布式表示中，以便同时学习基于未标记文本的AA的写作风格表示。特别地，所提出的模型允许将每个文档的主题，词汇，句法和字符级特征向量提取为文体。我们使用Twitter，博客，评论，小说和论文数据集评估我们的方法在作者身份表征，作者身份标识和作者身份验证问题上的性能。实验表明，我们提出的文本表示优于静态笔法，动态n-gram，潜在Dirichlet分配，潜在语义分析，段落向量的分布式内存模型，段落向量的单词版本的分布式包，word2vec表示和其他基线。我们使用Twitter，博客，评论，小说和论文数据集评估我们的方法在作者身份表征，作者身份标识和作者身份验证问题上的性能。实验表明，我们提出的文本表示优于静态笔法，动态n-gram，潜在Dirichlet分配，潜在语义分析，段落向量的分布式内存模型，段落向量的单词版本的分布式包，word2vec表示和其他基线。我们使用Twitter，博客，评论，小说和论文数据集评估我们的方法在作者身份表征，作者身份标识和作者身份验证问题上的性能。实验表明，我们提出的文本表示优于静态笔法，动态n-gram，潜在Dirichlet分配，潜在语义分析，段落向量的分布式存储模型，段落向量的单词版本的分布式包，word2vec表示和其他基线。

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关键词：工程技术 Dirichlet twitter gram word