RYGL, Jan a Aleš HORÁK. A Framework for Authorship Identification in the Internet Environment. In Proceedings of Fifth Workshop on Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing, RASLAN 2011. 1st ed. Brno (Czech Republic): Tribun EU, 2011, s. 117-124. ISBN 978-80-263-0077-9.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název A Framework for Authorship Identification in the Internet Environment
Autoři RYGL, Jan (203 Česká republika, domácí) a Aleš HORÁK (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání 1st ed. Brno (Czech Republic), Proceedings of Fifth Workshop on Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing, RASLAN 2011, od s. 117-124, 8 s. 2011.
Nakladatel Tribun EU
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 20200 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW conference page paper
Kód RIV RIV/00216224:14330/11:00054037
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-80-263-0077-9
Klíčová slova česky určování autorství;podobnost autorství
Klíčová slova anglicky authorship identification;authorship similarity
Příznaky Mezinárodní význam
Změnil Změnil: RNDr. Jan Rygl, učo 208072. Změněno: 26. 5. 2021 18:06.
Anotace
Misuse of anonymous online communication for illegal purposes has become a major concern. In this paper, we present a framework named ART (Authorship Recognition Tool), that is designed to minimize manual procedures and maximize the efficiency of authorship identification based on the content of Internet electronic documents. The framework covers the phases of document retrieval and database document management. ART provides implementations of efficient authorship identification algorithm and authorship similarity algorithm including the possibility to obtain extra data for learning and tests. The framework also determines whether or not different author’s identities are interlinked. The authorship is analysed by machine learning and natural language processing methods. Technical information such as IP address is considered only as an optional attribute for the machine learning because it can be easily forged or devalued if the author communicates from public places or through proxy servers.
Návaznosti
LC536, projekt VaVNázev: Centrum komputační lingvistiky
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Centrum komputační lingvistiky
VF20102014003, projekt VaVNázev: Analýza přirozeného jazyka v prostředí internetu (Akronym: APJI)
Investor: Ministerstvo vnitra ČR, Analýza přirozeného jazyka v prostředí internetu
VytisknoutZobrazeno: 30. 6. 2024 07:36