Identifying Latin authors through maximum-likelihood Dirichlet inference: A contribution to model-based stylometry

Авторы

  • Дмитрий Сергеевич Николаев Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ , Стокгольмский университет Автор
  • Михаил Владимирович Шумилин Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ , Институт мировой литературы им. А. М. Горького РАН Автор

Ключевые слова:

стилометрия, латинская литература, распределение Дирихле, Дельта Берроуза, random forest, атрибуция текстов, стилистический анализ, машинное обучение

Аннотация

В статье предлагается новый алгоритм для определения авторов латинских прозаических текстов, основанный на Дельте Берроуза и распределении Дирихле. Для демонстрации эффективности алгоритма проводится анализ фрагментов текстов 36 авторов классического и средневекового периода. Наш алгоритм показывает результаты, сопоставимые с результатами, полученными за счет применения Random Forest, одного из самых мощных универсальных классификационных алгоритмов. Преимущество нашего алгоритма заключается в том, что он требует очень мало времени и вычислительных ресурсов для обучения, его легко имплементировать на любом языке программирования общего назначения и его тривиально параллелизовать. Кроме того, поскольку алгоритм основан на эксплицитной модели порождения текста, параметры натренированной модели поддаются интерпретации: точность распределения (сумма его параметров) прямо соответствует стилистической гомогенности текстов соответствующего автора.

Опубликован

2021-01-15

Выпуск

Раздел

Статьи