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CAVE: 可控作者验证解释
通过预训练模型 CAVE，我们能够生成结构化且可验证的作者身份验证（AV）解释，这对于高风险应用中的实际应用非常重要，同时保持较高的任务准确性。
PDF12 days ago
锻造伪造者：通过数据增强改进作者验证的尝试
在作者验证的敌对设置中，通过与负面合成样本增强分类器训练集，以模仿感兴趣作者的风格，无论是通过隐藏写作风格还是模仿其他作者的风格，本文以三种不同的生成器架构（基于循环神经网络的一种，基于小规模转换器的一种，以及基于流行的 GPT 模型的一种
PDF4 months ago
大型语言模型能否识别作者？
使用大型语言模型进行作者身份验证和归属度分析的研究，以及通过详细分析语言特征为决策提供解释，为未来基于大型语言模型的作者身份分析研究建立了新的基准。
PDF4 months ago
基于语法模型的作者验证的似然率
提出了一种基于计算被称为 LambdaG 的概率比值的方法，并通过 12 个数据集的实证评估，证明了 LambdaG 在准确性和 AUC 方面的优势，以及其与语言处理的认知语言学理论的兼容性。
PDF4 months ago
作者归属模型能否识别演讲记录中的讲话者？
论文通过研究转写语音来探讨作者识别的问题，重点在于解决转写语音中特有的挑战性，包括控制主题相关性和基于转写语音构建的 speaker attribution 基准测试。通过与神经网络和非神经网络模型进行对比，发现尽管书面文本的作者识别模型在
PDF8 months ago
由谁写下并出于何种原因？促使大型语言模型进行作者验证
本研究提出了 PromptAV，这是一种基于大型语言模型（LLMs）和逐步文体解释提示的新技术，用于作者验证（AV）任务，通过提供逐步解释提示的方式来解决现有 AV 技术在数据需求和可解释性方面的限制。PromptAV 在有限的训练数据下表
PDF9 months ago
关于作者归属与作者验证方面现有技术的状况
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
PDF2 years ago
利用作者验证进行帐户受损检测：一种新的方法
使用作者验证方法从最后一个用户的贴文提取特征以实现早期检测，从而检测出没有用户概要的恶意信息，成功率达到 89%。
PDF2 years ago
ACL同一作者还是同一主题？走向内容无关的风格表述
利用控制会话或领域标签的方法改变作者验证任务来训练文体表征，从而更好地表示独立于内容的文体维度。
PDF2 years ago
EMNLP重新思考作者验证实验设置
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
PDF3 years ago
基于注意力相似度学习的社交媒体可解释式作者验证
本文针对社交媒体上短文本语言特征多变不足以支持作者验证的问题，提出了一种基于 Hierarchical Siamese 神经网络的算法，通过学习神经特征和可视化决策过程可以有效地进行作者验证，并在大规模的亚马逊评论数据集上进行实验，结果表明
PDF5 years ago
社交媒体中的作者身份验证相似性学习
提出了一种新的神经网络拓扑结构用于类似社交媒体这类挑战性数据集上，有效地提高了作者验证任务的性能。
PDF5 years ago