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首页> 外文会议>International conference on neural information processing >Authorship Attribution of Electronic Documents Comparing the Use of Normalized Compression Distance and Support Vector Machine in Authorship Attribution
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Authorship Attribution of Electronic Documents Comparing the Use of Normalized Compression Distance and Support Vector Machine in Authorship Attribution

机译：电子文档的作者身份归属，比较归一化压缩距离和支持向量机在作者身份归属中的使用

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Automatic attribution of text subject and even authorship attribution is possible with the use of classifiers. Previous studies used function-words and Support Vector Machine (SVM) to accomplish this task. We use a data compressor-based approach and a document similarity metric called Normalized Compression Distance (NCD). Tests were performed in the same database of a previous work, composed of 3,000 documents and 100 different authors, to allow comparison of the results. The results show that NCD can have a slightly better performance in such task, depending on the compressor used.
机译：通过使用分类器，可以自动对文本主题进行署名，甚至可以对作者进行署名。先前的研究使用功能词和支持向量机（SVM）来完成此任务。我们使用基于数据压缩器的方法和称为归一化压缩距离（NCD）的文档相似性度量。测试是在以前的工作的相同数据库中进行的，该数据库由3,000个文档和100位不同的作者组成，以比较结果。结果表明，根据所用压缩机的不同，NCD在此类任务中的性能可能会稍好一些。

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