时间涟漪:美国历史中的一次不连续性
计算与语言
2025-02-11 v7 人工智能
机器学习
社会与信息网络
摘要
在本技术笔记中,我们提出了一种新方法,用于发现历史数据集中的时间方面(与语言演变相关及不相关)和个性方面(作者归属)。我们以过去 42 任美国总统的国情咨文演说为例展示了我们的方法:该数据集以其相对较少的数据量以及文本大小和风格的高变异性而著称。尽管如此,我们仍在作者归属任务上实现了约 95\% 的准确率,并将写作日期精确到了单个总统任期。
引用
@article{arxiv.2312.01185,
title = {A ripple in time: a discontinuity in American history},
author = {Alexander Kolpakov and Igor Rivin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.01185},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 8 figures ; GitHub repository https://github.com/sashakolpakov/ripple_in_time ; to appear in 8th NLPIR Okayama, Japan | December 13-15, 2024 as "Discovering temporal and personality aspects in meager and highly variable text samples"