Dissertation/ Thesis
Feature engineering for author profiling and identification: on the relevance of syntax and discourse
| Title: | Feature engineering for author profiling and identification: on the relevance of syntax and discourse |
|---|---|
| Authors: | Soler Company, Juan |
| Contributors: | University/Department: Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions |
| Thesis Advisors: | Wanner, Leo |
| Source: | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
| Publisher Information: | Universitat Pompeu Fabra, 2017. |
| Publication Year: | 2017 |
| Physical Description: | 188 p. |
| Subject Terms: | Author profiling, Author identification, Text classification, Stylometry, Gender identification, Machine learning, Natural language processing, Syntax, Discourse, Feature engineering, Perfilament d'autors, Identificació d'autors, Classificació de text, Identificació de gènere, Estilometría, Aprenentatge automàtic, Processat del llenguatge, Sintaxis, Discurs |
| Description: | Author profiling and identification are two areas of data-driven computational linguistics that have gained a lot of relevance due to their potential applications in, e.g., forensic linguistic studies, marketing analysis, and historic/literary authorship verification. Author profiling aims to identify demographic traits of the authors, while author identification aims to identify the authors themselves by searching for distinctive linguistic patterns that distinguish them. The majority of approaches in the related work tends to focus on the content of the texts. We argue that focusing on structure rather than content can be more effective. The main focus of the thesis is thus on feature engineering, the development, evaluation and application of the feature set in the context of machine learning techniques to author profiling and identification. We prove the profiling potential of syntactic and iscourse features, which achieve state-of-the-art performance in many different scenarios, especially when combined with other features. |
| Description (Translated): | El perfilament i la identificació d’autors són camps de la lingüística computacional que han guanyat rellevància als últims anys gràcies a les seves potencials aplicacions al camp de la lingüística forense o a la verificació d’autoria de textos històrics. El perfilament d’autors té com a objectiu identificar trets demogràfics dels autors; la identificació d’autors tracta d’identificar l’autor del text. Per fer-ho, es busquen automàticament patrons lingüístics per diferenciar entre autors/trets demogràfics. La majoria de treballs anteriors, es centren en el contingut dels texts. Nosaltres argumentem que analitzar l’estructura del text pot ser una alternativa més efectiva. El focus d’aquesta tesi està per tant, al feature engineering: la extracció avaluació i utilització d’un conjunt de característiques lingüístiques amb algoritmes d’aprenentatge automàtic per a perfilar/identificar autors. Demostrem que les característiques sintàctiques i discursives són rellevants i que combinades amb altres, obtenen resultats a l’altura de l’estat de l’art. Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions |
| Document Type: | Dissertation/Thesis |
| File Description: | application/pdf |
| Language: | English |
| Access URL: | http://hdl.handle.net/10803/404984 |
| Rights: | ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs. |
| Accession Number: | edstdx.10803.404984 |
| Database: | TDX |
| FullText | Text: Availability: 0 CustomLinks: – Url: http://hdl.handle.net/10803/404984# Name: EDS - TDX (ns324271) Category: fullText Text: View record in TDX |
|---|---|
| Header | DbId: edstdx DbLabel: TDX An: edstdx.10803.404984 RelevancyScore: 1314 AccessLevel: 3 PubType: Dissertation/ Thesis PubTypeId: dissertation PreciseRelevancyScore: 1314.16516113281 |
| IllustrationInfo | |
| Items | – Name: Title Label: Title Group: Ti Data: Feature engineering for author profiling and identification: on the relevance of syntax and discourse – Name: Author Label: Authors Group: Au Data: <searchLink fieldCode="AR" term="%22Soler+Company%2C+Juan%22">Soler Company, Juan</searchLink> – Name: Author Label: Contributors Group: Au Data: University/Department: Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions – Name: Author Label: Thesis Advisors Group: Au Data: Wanner, Leo – Name: TitleSource Label: Source Group: Src Data: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) – Name: Publisher Label: Publisher Information Group: PubInfo Data: Universitat Pompeu Fabra, 2017. – Name: DatePubCY Label: Publication Year Group: Date Data: 2017 – Name: PhysDesc Label: Physical Description Group: PhysDesc Data: 188 p. – Name: Subject Label: Subject Terms Group: Su Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22Author+profiling%22">Author profiling</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Author+identification%22">Author identification</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Text+classification%22">Text classification</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Stylometry%22">Stylometry</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Gender+identification%22">Gender identification</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Machine+learning%22">Machine learning</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Natural+language+processing%22">Natural language processing</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Syntax%22">Syntax</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Discourse%22">Discourse</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Feature+engineering%22">Feature engineering</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Perfilament+d'autors%22">Perfilament d'autors</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Identificació+d'autors%22">Identificació d'autors</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Classificació+de+text%22">Classificació de text</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Identificació+de+gènere%22">Identificació de gènere</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Estilometría%22">Estilometría</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Aprenentatge+automàtic%22">Aprenentatge automàtic</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Processat+del+llenguatge%22">Processat del llenguatge</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Sintaxis%22">Sintaxis</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Discurs%22">Discurs</searchLink> – Name: Abstract Label: Description Group: Ab Data: Author profiling and identification are two areas of data-driven computational linguistics that have gained a lot of relevance due to their potential applications in, e.g., forensic linguistic studies, marketing analysis, and historic/literary authorship verification. Author profiling aims to identify demographic traits of the authors, while author identification aims to identify the authors themselves by searching for distinctive linguistic patterns that distinguish them. The majority of approaches in the related work tends to focus on the content of the texts. We argue that focusing on structure rather than content can be more effective. The main focus of the thesis is thus on feature engineering, the development, evaluation and application of the feature set in the context of machine learning techniques to author profiling and identification. We prove the profiling potential of syntactic and iscourse features, which achieve state-of-the-art performance in many different scenarios, especially when combined with other features. – Name: Abstract Label: Description (Translated) Group: Ab Data: El perfilament i la identificació d’autors són camps de la lingüística computacional que han guanyat rellevància als últims anys gràcies a les seves potencials aplicacions al camp de la lingüística forense o a la verificació d’autoria de textos històrics. El perfilament d’autors té com a objectiu identificar trets demogràfics dels autors; la identificació d’autors tracta d’identificar l’autor del text. Per fer-ho, es busquen automàticament patrons lingüístics per diferenciar entre autors/trets demogràfics. La majoria de treballs anteriors, es centren en el contingut dels texts. Nosaltres argumentem que analitzar l’estructura del text pot ser una alternativa més efectiva. El focus d’aquesta tesi està per tant, al feature engineering: la extracció avaluació i utilització d’un conjunt de característiques lingüístiques amb algoritmes d’aprenentatge automàtic per a perfilar/identificar autors. Demostrem que les característiques sintàctiques i discursives són rellevants i que combinades amb altres, obtenen resultats a l’altura de l’estat de l’art.<br />Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions – Name: TypeDocument Label: Document Type Group: TypDoc Data: Dissertation/Thesis – Name: Format Label: File Description Group: SrcInfo Data: application/pdf – Name: Language Label: Language Group: Lang Data: English – Name: URL Label: Access URL Group: URL Data: <link linkTarget="URL" linkTerm="http://hdl.handle.net/10803/404984" linkWindow="_blank">http://hdl.handle.net/10803/404984</link> – Name: Copyright Label: Rights Group: Cpyrght Data: ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs. – Name: AN Label: Accession Number Group: ID Data: edstdx.10803.404984 |
| PLink | https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edstdx&AN=edstdx.10803.404984 |
| RecordInfo | BibRecord: BibEntity: Languages: – Text: English PhysicalDescription: Pagination: PageCount: 188 Subjects: – SubjectFull: Author profiling Type: general – SubjectFull: Author identification Type: general – SubjectFull: Text classification Type: general – SubjectFull: Stylometry Type: general – SubjectFull: Gender identification Type: general – SubjectFull: Machine learning Type: general – SubjectFull: Natural language processing Type: general – SubjectFull: Syntax Type: general – SubjectFull: Discourse Type: general – SubjectFull: Feature engineering Type: general – SubjectFull: Perfilament d'autors Type: general – SubjectFull: Identificació d'autors Type: general – SubjectFull: Classificació de text Type: general – SubjectFull: Identificació de gènere Type: general – SubjectFull: Estilometría Type: general – SubjectFull: Aprenentatge automàtic Type: general – SubjectFull: Processat del llenguatge Type: general – SubjectFull: Sintaxis Type: general – SubjectFull: Discurs Type: general Titles: – TitleFull: Feature engineering for author profiling and identification: on the relevance of syntax and discourse Type: main BibRelationships: HasContributorRelationships: – PersonEntity: Name: NameFull: Soler Company, Juan IsPartOfRelationships: – BibEntity: Dates: – D: 06 M: 07 Type: published Y: 2017 |
| ResultId | 1 |