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文檔簡介
1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,電子文章逐漸繁榮。電子文章版權(quán)保護(hù)近年來也越來越受關(guān)注。電子文章版權(quán)保護(hù)的一個解決方案是,首先提取一個作者的寫作特征,通過寫作特征的比較來判斷版權(quán)所屬。目前作者特征提取方向的研究多集中在尋找新的更有效的特征上。如何更加有效的提取一個作者的寫作特征仍是一件富有挑戰(zhàn)性的工作。 本文創(chuàng)新性的提出并建立了一個作者特征提取引擎模型,該引擎以某個作者某一類型的文章作為輸入,以該作者在這一類型文章上的寫作特征為輸出。應(yīng)用
2、這個引擎模型,在可能的作者列表中,我們可以確定一篇文章傾向?qū)儆谀硞€作者的可能性。 作者寫作特征提取引擎包含兩個子引擎,訓(xùn)練子引擎和比較子引擎。訓(xùn)練子引擎以某個作者某一類型的文章作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),以該作者的寫作特征指紋作為輸出。比較子引擎以任意文本作為輸入,以該文本屬于某個作者的可能性作為輸出。 一個作者的寫作特征指紋包括三部分:第一部分由那些表征性強(qiáng)的文本度量組成,第二部分有那些表征性相對較弱的文本度量組成。這兩部分中的文本
3、度量都很容易用數(shù)值或向量表示。剩下的那些不容易用數(shù)值或向量表示的復(fù)雜文本度量構(gòu)成了第三部分。 該引擎的處理過程大致如下:首先提取文本度量值,然后,分別比較提取處理的文本度量值和某作者寫作特征指紋的三個部分,得到每部分的概率,最后給每個概率一個權(quán)重,計(jì)算最終結(jié)果。 引擎的實(shí)現(xiàn)用了VC++和MATLAB兩個環(huán)境,選擇了205個文本度量。文本度量值的提取算法是在VC++中實(shí)現(xiàn)的,數(shù)據(jù)分析是在MATLAB中實(shí)現(xiàn)的。 為了
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