| Údaje o výsledku |
| Identifikační kód | RIV/00216224:14330/12:00060281 |
| Název v původním jazyce | Authorship Attribution: Comparison of Single-layer and Double-layer Machine Learning |
| Druh | D - Článek ve sborníku |
| Jazyk | eng - angličtina |
| Obor | AI - Jazykověda |
| Rok uplatnění | 2012 |
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů |
| Počet výskytů výsledku | 2 |
| Údaje z Hodnocení výsledků výzkumných organizací 2014 |
| Výsledek byl hodnocen v Pilíři I |
| Rozsah vyřazení výsledku | Tento výskyt výsledku není vyřazen |
| Zařazení výsledku v hodnocení | D - Článek ve sborníku |
| Skupina oboru v hodnocení | 01 - Společenské, humanitní a umělecké vědy - SHVa |
| Konkrétní způsob(y) hodnocení výsledku | Výsledek hodnocený již v předchozím hodnocení, body se přebírají |
| Bodové ohodnocení | 44,376 |
| Faktor korekce | 100,3 % |
| Body (upravené podle přílohy č. 8 Metodiky) | 44,487 |
| Rozdělení výsledku mezi předkladatele |
| Organizace | Výzkumná organizace? | Podíl | Body | Body (upravené podle přílohy č. 8 Metodiky) |
|---|
| Masarykova univerzita / Fakulta informatiky | ano | 100,0 % | 44,376 | 44,487 |
|
| Tvůrci výsledku |
| Počet tvůrců celkem | 2 |
| Počet domácích tvůrců | 2 |
| Tvůrce | Rygl Jan (státní příslušnost: CZ - Česká republika; A - domácí tvůrce; vedidk: 6045111) |
| Tvůrce | Horák Aleš (státní příslušnost: CZ - Česká republika; A - domácí tvůrce; G - garant výsledku; vedidk: 3161870) |
| Údaje blíže specifikující výsledek |
| Popis v původním jazyce | In the traditional authorship attribution task, forensic linguistic specialists analyse and compare documents to determine who was their (real) author. In the current days, the number of anonymous docu- ments is growing ceaselessly because of Internet expansion. That is why the manual part of the authorship attribution process needs to be replaced with automatic methods. Specialized algorithms (SA) like delta-score and word length statistic were developed to quantify the similarity between documents, but currently prevailing techniques build upon the machine learning (ML) approach. In this paper, two machine learning approaches are compared: Single-layer ML, where the results of SA (similarities of documents) are used as input attributes for the machine learning, and Double-layer ML with the numerical information characterizing the author being extracted from documents and divided into several groups. |
| Klíčová slova | double layered machine learning; authorship attribution; similarity of documents |
| Rozsah stran | 282-289 |
| Název sborníku | Text, Speech and Dialogue - 15th International Conference |
| Forma vydání | P - Tištěná verze „print“ |
| ISSN | 0302-9743 |
| Počet stran výsledku | 8 |
| ISBN | 9783642327896 |
| Název nakladatele | Springer-Verlag |
| Místo vydání | Brno |
| Místo konání akce | Brno, Czech Republic |
| Datum zahájení akce | 3.9.2012 |
| Typ akce podle státní příslušnoti účastníků | WRD - Světová |
| DOI výsledku | 10.1007/978-3-642-32790-2_34 |
| Údaje o tomto záznamu o výsledku |
| Předkladatel | Masarykova univerzita / Fakulta informatiky |
| Dodavatel | MV0 - Ministerstvo vnitra (MV) |
| Rok sběru | 2013 |
| Systémové označení dodávky dat | RIV13-MV0-14330___/01:1 |
| Specifikace | RIV/00216224:14330/12:00060281!RIV13-MV0-14330___ |
| Kontrolní kód | [F3A4CE08810E] |
| Další výskyty tohoto výsledku od stejného předkladatele |
| Dodáno MŠMT v roce 2013 | Záznam s identifikačním kódem RIV/00216224:14330/12:00060281 v dodávce dat RIV13-MSM-14330___/02:2 |
| Odkazy na výzkumné aktivity, při jejichž řešení výsledek vznikl |
| Projekt | VF20102014003 - Analýza přirozeného jazyka v prostředí internetu (2010-2014, MV0/VF) |
| S - Specifický výzkum na vysokých školách |