ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Machine Learning Methods for Stylometry: Authorship Attribution and Author Profiling

دانلود کتاب روش های یادگیری ماشینی برای سبک شناسی: انتساب نویسندگی و مشخصات نویسنده

Machine Learning Methods for Stylometry: Authorship Attribution and Author Profiling

مشخصات کتاب

Machine Learning Methods for Stylometry: Authorship Attribution and Author Profiling

دسته بندی: سایبرنتیک: هوش مصنوعی
ویرایش: 1 
نویسندگان:   
سری:  
ISBN (شابک) : 9783030533595, 303053359X 
ناشر: Springer 
سال نشر: 2020 
تعداد صفحات: 294 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 4 مگابایت

قیمت کتاب (تومان) : 38,000



کلمات کلیدی مربوط به کتاب روش های یادگیری ماشینی برای سبک شناسی: انتساب نویسندگی و مشخصات نویسنده: یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی، ماشین‌های بردار پشتیبان، معیارهای عملکرد، پروفایل‌سازی، رگرسیون لجستیک، آنالیز قانونی، استنتاج آماری، مدل‌های سبکی، انتساب نویسنده، بیز ساده



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 12


در صورت تبدیل فایل کتاب Machine Learning Methods for Stylometry: Authorship Attribution and Author Profiling به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب روش های یادگیری ماشینی برای سبک شناسی: انتساب نویسندگی و مشخصات نویسنده نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب روش های یادگیری ماشینی برای سبک شناسی: انتساب نویسندگی و مشخصات نویسنده

این کتاب روش ها و رویکردهایی را ارائه می دهد که برای شناسایی نویسنده واقعی یک سند یا متن مشکوک استفاده می شود. این یک مقدمه گسترده برای همه مشکلات طبقه بندی متن (مانند انتساب نویسنده، ویژگی های روانی نویسنده، تشخیص اخبار جعلی، و غیره) مبتنی بر ویژگی های سبکی ارائه می دهد. به طور خاص، مدل‌های یادگیری ماشین به‌عنوان ابزارهای ارزشمندی برای تأیید فرضیه‌ها یا آشکار کردن الگوهای مهم پنهان در مجموعه‌های داده با جزئیات ارائه شده‌اند. سبک‌سنجی یک رشته چند رشته‌ای است که زبان‌شناسی را با آمار و علوم کامپیوتر ترکیب می‌کند. مطالب به سه بخش تقسیم شده است. فصل اول، که از سه فصل اول تشکیل شده است، مقدمه ای کلی بر سبک سنجی، کاربردهای بالقوه و محدودیت های آن ارائه می دهد. علاوه بر این، نمونه‌های جاری مورد استفاده برای نشان دادن مفاهیم مورد بحث در بقیه کتاب را معرفی می‌کند. چهار فصل از بخش دوم بیشتر به علوم کامپیوتر با تمرکز بر مدل های یادگیری ماشین اختصاص دارد. هدف اصلی آنها توضیح مدل های یادگیری ماشین برای حل مسائل سبک سنجی است. چندین استراتژی کلی مورد استفاده برای شناسایی، استخراج، انتخاب و نمایش نشانگرهای سبکی توضیح داده شده است. از آنجایی که یادگیری عمیق یک حوزه تحقیقاتی فعال را نشان می‌دهد، اطلاعاتی در مورد مدل‌های شبکه عصبی و تعبیه‌های واژه‌ای که در سبک‌سنجی اعمال می‌شود، و همچنین مقدمه‌ای کلی برای رویکرد یادگیری عمیق برای حل سؤالات سبک‌سنجی ارائه می‌شود. به نوبه خود، بخش سوم کاربرد رویکردهای قبلاً مورد بحث را در موارد واقعی نشان می‌دهد: یک مشکل انتساب نویسنده، به دنبال کشف دست مخفی در پشت سر نام النا فرانته، نویسنده ایتالیایی که در سراسر جهان به خاطر حماسه دوست درخشان من شناخته شده است. نمایه نویسنده به منظور شناسایی اینکه آیا مجموعه ای از توییت ها توسط یک ربات یا یک انسان و در مورد دوم، مرد یا زن ایجاد شده است. و کاوش در تغییرات سبک در طول زمان با استفاده از سخنرانی های سیاسی ایالات متحده که یک دوره حدوداً حدودا را پوشش می دهد. 230 سال. یک رویکرد مبتنی بر راه‌حل در سراسر کتاب اتخاذ شده است، و توضیحات با مثال‌هایی که به زبان R نوشته شده‌اند، پشتیبانی می‌شوند. برای تکمیل محتوای اصلی و بحث‌ها در مورد مدل‌ها و تکنیک‌های سبک‌سنجی، نمونه‌ها و مجموعه داده‌ها به‌طور رایگان در وب‌سایت Github نویسنده در دسترس هستند.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

This book presents methods and approaches used to identify the true author of a doubtful document or text excerpt. It provides a broad introduction to all text categorization problems (like authorship attribution, psychological traits of the author, detecting fake news, etc.) grounded in stylistic features. Specifically, machine learning models as valuable tools for verifying hypotheses or revealing significant patterns hidden in datasets are presented in detail. Stylometry is a multi-disciplinary field combining linguistics with both statistics and computer science. The content is divided into three parts. The first, which consists of the first three chapters, offers a general introduction to stylometry, its potential applications and limitations. Further, it introduces the ongoing example used to illustrate the concepts discussed throughout the remainder of the book. The four chapters of the second part are more devoted to computer science with a focus on machine learning models. Their main aim is to explain machine learning models for solving stylometric problems. Several general strategies used to identify, extract, select, and represent stylistic markers are explained. As deep learning represents an active field of research, information on neural network models and word embeddings applied to stylometry is provided, as well as a general introduction to the deep learning approach to solving stylometric questions. In turn, the third part illustrates the application of the previously discussed approaches in real cases: an authorship attribution problem, seeking to discover the secret hand behind the nom de plume Elena Ferrante, an Italian writer known worldwide for her My Brilliant Friend’s saga; author profiling in order to identify whether a set of tweets were generated by a bot or a human being and in this second case, whether it is a man or a woman; and an exploration of stylistic variations over time using US political speeches covering a period of ca. 230 years. A solutions-based approach is adopted throughout the book, and explanations are supported by examples written in R. To complement the main content and discussions on stylometric models and techniques, examples and datasets are freely available at the author’s Github website.



فهرست مطالب

Preface
	Book Structure
	Hands-On Exercises and Examples
Acknowledgements
Contents
Acronyms
List of Symbols
Part I Fundamental Concepts and Models
	1 Introduction to Stylistic Models and Applications
		1.1 Overview and Definitions
		1.2 Style and Its Explaining Factors
		1.3 Authorship Attribution
		1.4 Author Profiling
		1.5 Forensic Issues
		1.6 Author Clustering
		1.7 Other Related Problems
	2 Basic Lexical Concepts and Measurements
		2.1 Stylometric Model
		2.2 Our Running Example: The Federalist Papers
		2.3 The Zipf\'s Law
		2.4 Vocabulary Richness Measures
		2.5 Overall Stylistic Measures
		2.6 And the Letters?
	3 Distance-Based Approaches
		3.1 Burrows\' Delta
		3.2 Kullback–Leibler Divergence Method
		3.3 Labbé\'s Intertextual Distance
		3.4 Other Distance Functions
		3.5 Principal Component Analysis (PCA)
Part II Advanced Models and Evaluation
	4 Evaluation Methodology and Test Corpora
		4.1 Preliminary Remarks
		4.2 Text Quality and Preprocessing
		4.3 Performance Measures
		4.4 Precision, Recall, and F1 Measurements
		4.5 Confidence Interval
		4.6 Statistical Assessment
		4.7 Training and Test Sample
		4.8 Classical Problems
		4.9 CLEF PAN Test Collections
		4.10 Evaluation Examples
	5 Features Identification and Selection
		5.1 Word-Based Stylistic Features
		5.2 Other Stylistic Feature Extraction Strategies
		5.3 Frequency-Based Feature Selection
		5.4 Filter-Based Feature Selection
		5.5 Wrapper Feature Selection
		5.6 Characteristic Vocabulary
	6 Machine Learning Models
		6.1 k-Nearest Neighbors (k-NN)
		6.2 Naïve Bayes
		6.3 Support Vector Machines (SVMs)
		6.4 Logistic Regression
		6.5 Examples with R
			6.5.1 K-Nearest Neighbors (k-NN)
			6.5.2 Naïve Bayes
			6.5.3 Support Vector Machines (SVMs)
			6.5.4 Logistic Regression
	7 Advanced Models for Stylometric Applications
		7.1 Zeta Method
		7.2 Compression Methods
		7.3 Latent Dirichlet Allocation (LDA)
		7.4 Verification Problem
		7.5 Collaborative Authorship
		7.6 Neural Network and Authorship Attribution
		7.7 Distributed Language Representation
		7.8 Deep Learning and Long Short-Term Memory (LSTM)
		7.9 Adversarial Stylometry and Obfuscation
Part III Cases Studies
	8 Elena Ferrante: A Case Study in Authorship Attribution
		8.1 Corpus and Objectives
		8.2 Stylistic Mapping of the Contemporary Italian Literature
		8.3 Delta Model
		8.4 Labbé\'s Intertextual Distance
		8.5 Zeta Test
		8.6 Qualitative Analysis
		8.7 Conclusion
	9 Author Profiling of Tweets
		9.1 Corpus and Research Questions
		9.2 Bots versus Humans
		9.3 Man vs. Woman
		9.4 Conclusion
	10 Applications to Political Speeches
		10.1 Corpus Selection and Description
		10.2 Overall Measurements
		10.3 Stylistic Similarities Between Presidencies
		10.4 Characteristics Words and Sentences
		10.5 Rhetoric and Style Analysis by Wordlists
		10.6 Conclusion
	11 Conclusion
Appendix A
	A.1 Additional Resources and References
	A.2 The Most Frequent Word-Types in the Federalist Papers
	A.3 Proposed Features for the Federalist Papers
	A.4 Feature Selection
	A.5 Most Frequent Terms in Italian
	A.6 US Presidents
References
Index




نظرات کاربران

تمامی حقوق معنوی و مادی وبسایت متعلق به اینترنشنال لایبرری می باشد
نماد اعتماد الکترونیکی