Machine Learning: riconoscimento dell'autore dalla classificazione del testo
Il lavoro di riconoscimento dell’autore è, per certi aspetti diverso dal classico scenario della classificazione di testi che per lo più tratta il riconoscimento degli argomenti. La difficoltà consiste, da un lato nel distinguere i testi con lo stesso argomento (che probabilmente usano un vocabolario simile) scritti da autori differenti, e dall’altro nel trovare delle invarianze (comunanze) in differenti testi di uno stesso autore.
In questa tesi si descrive l’implementazione di un metodo di selezione delle caratteristiche per questo particolare problema e si valutano sette classificatori standard e un’implementazione personale di un classificatore che utilizza l’approccio “boosting”, in diversi scenari di riconoscimento dell’autore sui dati ottenuti.
I risultati ottenuti confermano conclusioni di ricerche precedenti, cioè che la modalità di utilizzo di parole argomento-indipendenti come preposizioni, articoli ecc... sono buone features per analizzare lo stile di scrittura di uno specifico autore. Anche una più sofisticata analisi grammaticale sembra essere un promettente candidato per questo lavoro.
Per la valutazione del classificatore, il complesso algoritmo ′′Random Forest′′, basato sugli alberi di decisione, è quello che ha operato meglio rispetto agli altri classificatori negli scenari presi in considerazione, soprattutto quelli differenti dal classico riconoscimento degli argomenti.
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Informazioni tesi
| Autore: | Fabio Chiodo |
| Tipo: | Laurea I ciclo (triennale) |
| Anno: | 2008-09 |
| Università: | Università degli Studi di Catania |
| Facoltà: | Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali |
| Corso: | Informatica |
| Relatore: | Giovanni Gallo |
| Lingua: | Italiano |
| Num. pagine: | 42 |
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