本文综述了从数据挖掘的角度出发，针对神经文本生成中的作者归属与模糊化问题开展的最近研究，旨在理解传统作者归属与模糊化方法的局限性并探讨新的研究方向，以解决神经文本撰写人的匿名性与隐私问题。

Oct, 2022

通过利用合作者关系和研究领域，提出了一种新的方法，使用受监督的深度学习模型对图书馆作者名称歧义问题进行消歧，其能够在数字图书馆中有效地区分共享相同名称的作者和具有不同名称变体的作者。

Jul, 2021

本文提出了五个新的公共分组来隔离和识别与文本主题和作者书写风格相关的偏差，并使用可解释的 AI 发现这些基线模型存在命名实体偏差，进而得出释放命名实体的模型在作者验证中更好的结果和更好的泛化能力，这对与 PAN 大规模作者验证数据集有重要意义。

Dec, 2021

本文通过大型语言模型（LMs）彻底研究和研究了同行评审中的公平性差异问题，在多个受保护属性的兴趣下，包括作者性别，地理，作者和机构声望等方面，观察到差异水平不同，文本特征在减少偏见中是必不可少的，同时研究了同行评审过程的自动化机器评审系统的一个具体例子，并提供了评审生成和评分任务的基准模型，这个数据集可用作基准。

Nov, 2022

研究了神经网络语言模型在作者归属问题上的性能，发现与传统非参数化模型相比，其性能更优越。

Feb, 2016

提出了一种使用 AWD-LSTM 架构和有效的迁移学习方法来解决孟加拉文学领域的作者归属问题，通过分析不同的标记化方法，并介绍了一个包含 16966 份样本文本和 13.4 + 百万词汇的公开孟加拉作者归属数据集（BAAD16），此外还释放了六个预训练语言模型的变体。通过对 BAAD16 数据集及其他公开数据集的评估，实验证明所提出的模型优于目前的最先进模型，在 BAAD16 数据集上达到 99.8% 的准确率，而且在作者数量增加时，系统的可伸缩性表现更好，性能依然稳定。

Mar, 2024

该研究论文介绍了谁是这篇文章作者（AA）和作者验证（AV）这两种方法，针对 AA/AV 数据集和评估指标的标准化与基准评估并评估了八种方法，其中传统的 Ngram-based 模型在 5 个 AA 任务中表现最佳，而 BERT-based 模型则在另外两个任务和 AV 任务中表现更好。通过使用 hard-negative mining，AV 方法可以作为 AA 方法的有竞争力的替代品。

Sep, 2022

通过强化学习，我们介绍了一种自动文本隐私保护框架，该框架通过针对大型语言模型进行微调，产生能够在保持准确性、连贯性和隐私性之间达到平衡的重写文本，并在大规模的测试集上进行了全面评估，并成功规避了多种自动化作者识别攻击。

May, 2024

通过实证分析大型语言模型（LLMs）的写作特征、对比专有和开源模型的异同、并探索通过语言的词汇、句法和结构方面的风格特征整合实现对 AI 生成文本的追溯，为神经网络作者归属提供经验性洞见，为应对 AI 生成的错误信息的威胁铺平道路。

Aug, 2023

对作者省略的问题提出了对抗性威胁的解决方案，该方案通过对抗式训练，在考虑到对抗训练的情况下提高了作者认证方法的鲁棒性。

Mar, 2022