Method of Textual Information Authorship Analysis Based on Stylometry

Vysotska, Victoria; Lytvyn, Vasyl; Hrendus, Mariya; Kubinska, Solomiya; Brodyak, Oksana

doi:10.1109/stc-csit.2018.8526608

Cited by 18 publications

(4 citation statements)

References 44 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Stylometry technologies have been used to determine style of authorship. Vysotska et al (2018) explored the author’s style using the Ukrainian text in the scientific technical area. Stamatatos et al (2001) attributed essays from a newspaper’s website to one of ten authors using stylistic features.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Stylometric features in librarian’s responses to user queries: implications for user interaction in digital information services

Park

Poole

2022

GKMC

View full text Add to dashboard Cite

Purpose The purpose of this study is to explore linguistic stylometric patterns encompassing lexical, syntactic, structural, sentiment and politeness features that are found in librarians’ responses to user queries. Design/methodology/approach A total of 462 online texts/transcripts comprising answers of librarians to users’ questions drawn from the Internet Public Library were examined. A Principal Component Analysis, which is a data reduction technique, was conducted on the texts and transcripts. Data analysis illustrates the three principal components that predominantly occur in librarians’ answers: stylometric richness, stylometric brevity and interpersonal support. Findings The results of the study have important implications in digital information services because stylometric features such as lexical richness, structural clarity and interpersonal support may interplay with the degree of complexity of user queries, the (a)synchronous communication mode, application of information service guideline and manuals and overall characteristics and quality of a given digital information service. Such interplay may bring forth a direct impact on user perceptions and satisfaction regarding interaction with librarians and the information service received through the computer-mediated communication channel. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, the stylometric features encompassing lexical, syntactic, structural, sentiment and politeness using Principal Component Analysis have not been explored in digital information/reference services. Thus, there is an emergent need to explore more fully how linguistic stylometric features interplay with the types of user queries, the asynchronous online communication mode, application of information service guidelines and the quality of a particular digital information service.

show abstract

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Stylometric features in librarian’s responses to user queries: implications for user interaction in digital information services

Park

Poole

2022

GKMC

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…-Other problems include the lack of personalization [64], confidentiality issues [65], noise reduction [66], the integration of data sources [67], lack of novelty [68] and the adaptability of user advantages [69].…”

Section: Literature Review and Problem Statementmentioning

confidence: 99%

Design of a recommendation system based on collaborative filtering and machine learning considering personal needs of the user

Lytvyn

Vysotska

Shatskykh³

et al. 2019

EEJET

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…It is logical to measure the speech coherence coefficient based on the ratio of the number of prepositions and conjunctions to the number of separate sentences [67]. Let this coefficient be equal to unity when one sentence has three connecting elements (prepositions and conjunctions) [3]: K z =(P+C)/(3N), where P is the number of prepositions, C is the number of conjunctions, N is the number of separate sentences.…”

Section: Literature Review and Problem Statementmentioning

confidence: 99%

Development of the quantitative method for automated text content authorship attribution based on the statistical analysis of N-grams distribution

Lytvyn

Vysotska

Budz

et al. 2019

EEJET

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Розглянуто особливостi застосування технологiй лiнгвостатистики для iдентифiкацiї стилiстики автора текстового контенту науково-технiчного профiлю. Квантитативний лiнгвiстичний аналiз тексту використовує переваги контент-монiторiнгу на основi методiв NLP для визначення та аналiзу множини стопових слiв, ключових слiв, стiйких словосполучень та дослiдження N-грам. Останнi використовують в методах лiнгвометрiї для визначення приналежностi аналiзованого тексту конкретному авторовi у вiдсотках. Розроблено квантитативний метод автоматичного визначення авторства текстового контенту на основi статистичного аналiзу розподiлу 3-грам. Запропоновано пiдхiд реалiзацiї визначення автора україномовного тексту науково-технiчного профiлю. Отримано експериментальнi результати запропонованого методу для визначення приналежностi аналiзованого тексту конкретному автору за наявностi еталонного авторського тексту. Застосування лiнгвостатистичного аналiзу 3-грам до множини статей дозволить сформувати пiдмножину подiбних за лiнгвiстичними характеристиками публiкацiй. Накладання на пiдмножину додаткових умов у виглядi проведення статистичних та квантитативних аналiзiв (множини ключових слiв, стiйких словосполучень, стилеметричного, лiгвометричного тощо) дозволить значно скоротити цю пiдмножину, уточнивши список ймовiрнiших авторських робiт. Для якiсного та ефективного аналiзу контенту при визначеннi ступеня авторства конкретному автору пропонуємо аналiзувати еталонного тексту та дослiджуваного в декiлька етапiв: лiнгвометричний аналiз коефiцiєнтiв рiзноманiття авторського мовлення, стилометричний аналiз, аналiз стiйких словосполучень, лiнгвостатистичний аналiз 3-грам. Для автоматизованого опрацювання тексту має велике значення не тiльки частота появи тiєї чи iншої категорiї, а взагалi присутнiсть в дослiджуваному текстi. Кiлькiсний пiдрахунок дозволяє зробити об'єктивнi висновки щодо спрямованостi матерiалiв за кiлькiстю уживань одиниць аналiзу в дослiджуваних текстах. Якiсний аналiз робить те саме, але внаслiдок дослiдження того, чи зустрiчається (i в якому контекстi) певна важлива оригiнальна категорiя взагалi Ключовi слова: NLP, контент, контент-монiторiнг, стоп-слова, контент-аналiз, статистийний лiнгвiстичний аналiз, квантитативна лiнгвiстика, статистична лiнгвiстика, лiнгвометрiя UDC 004.

show abstract

Method of Textual Information Authorship Analysis Based on Stylometry

Cited by 18 publications

References 44 publications

Stylometric features in librarian’s responses to user queries: implications for user interaction in digital information services

Stylometric features in librarian’s responses to user queries: implications for user interaction in digital information services

Design of a recommendation system based on collaborative filtering and machine learning considering personal needs of the user

Development of the quantitative method for automated text content authorship attribution based on the statistical analysis of N-grams distribution

Contact Info

Product

Resources

About