使用混沌游戏表示的作者身份归属
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2018-02-19 v1 数字图书馆
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摘要
混沌游戏表示（Chaos Game Representation）是一种从核苷酸序列生成图像的方法，本文对其修改以从文本文档的片段生成图像。随后应用机器学习方法基于作者身份训练分类器。实验在多个英文基准数据集（包括广泛使用的《联邦党人文集》）以及一个葡语数据集上进行。训练分类器的验证结果与已有文献中的最优方法相当。该方法也成功应用于文本分类并取得了令人鼓舞的结果。此外，一种分类器方法被认为在数字指纹任务上具有潜力。
引用
@article{arxiv.1802.06007,
title = {Authorship Attribution Using the Chaos Game Representation},
author = {Daniel Lichtblau and Catalin Stoean},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.06007},
year = {2018}
}