【摘 要】
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为了验证文本对<X,Y>是否由同一作者书写,设计并实现了一个作者身份验证系统。该系统选择了目前最先进的作者身份验证方法之二,即基于深度神经网络语言模型的方法和基于冒名
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金:神经网络语言模型在作者身份识别中的应用研究(项目编号:2019-ZD-0513),大连外国语大学科研项目:作者身份识别中句法层面特征提取方法的研究(项目编号2018XJYB26)
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为了验证文本对<X,Y>是否由同一作者书写,设计并实现了一个作者身份验证系统。该系统选择了目前最先进的作者身份验证方法之二,即基于深度神经网络语言模型的方法和基于冒名者的方法。系统可根据不同的文本长度,自适应地选择合适的算法,具有识别准确率高、操作简便和运行速度快等优势。最终,在一个公开的博客作者身份语料库上进行了实验,获得了83%的识别正确率。实验结果表明,该系统可以在一定程度上解决两段文本的作者身份验证问题。
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