Utiliser des structures grammaticales pour identifier les auteurs

Au fil du temps, y'a eu un gros intérêt pour savoir qui a écrit un texte en se basant sur ses caractéristiques. Ça implique souvent de regarder à quelle fréquence certains mots apparaissent. Dans des études passées, ces méthodes ont été utilisées pour déterminer l'auteur de textes connus, comme Les papiers fédéralistes. Ces techniques peuvent être utiles aujourd'hui pour identifier des fausses paternités ou des textes générés par l'IA. Les avancées en analyse statistique du langage ouvrent de nouvelles façons d'utiliser la structure grammaticale des phrases pour détecter l'auteur. Cet article examine une méthode qui utilise des infos provenant des structures grammaticales pour classifier l'auteur selon des analyses de documents déjà étudiés, notamment Les papiers fédéralistes et Sanditon.

#Introduction et Contexte

Y'a eu du taf continu pour utiliser des méthodes statistiques afin d'identifier les auteurs de différents textes. Les techniques souvent utilisées incluent la stylométrie et l'identification des auteurs. L'idée existe depuis longtemps, avec des premières tentatives remontant au 19ème siècle. La stylométrie a été utilisée pour enquêter sur des œuvres de écrivains célèbres, y compris des tentatives de déterminer qui a écrit certaines parties des pièces de Shakespeare. Des techniques plus modernes analysent l'utilisation de mots et phrases courants qui n'ont pas de signification significative mais qui aident à structurer le texte.

Ces mots non contextuels peuvent être analysés de différentes manières, y compris leur fréquence dans un document donné. Y'a eu beaucoup d'études qui analysent différentes caractéristiques dans les textes, comme l'utilisation de mots de fonction et des patterns de discours. Par exemple, certains chercheurs regardent à quelle fréquence apparaissent les pronoms ou les verbes. Dans des études récentes, y'a eu un virage vers l'utilisation des structures grammaticales pour trouver des caractéristiques qui sont moins susceptibles d'être influencées par le sujet du texte.

L'approche discutée ici se concentre sur l'utilisation des données obtenues en analysant le texte grâce à un parser statistique. Ce processus fournit des insights qui sont souvent plus subtils que de simples comptes de mots et qui pourraient être plus difficiles à reproduire par quelqu'un essayant d'imiter le style d'un autre auteur. Les caractéristiques dérivées de l'analyse sont utilisées pour voir à quel point elles peuvent distinguer entre différents auteurs.

#Analyse Statistique et Caractéristiques Extraites

L'analyse statistique consiste à décomposer les phrases en leurs parties du discours, comme les noms, les verbes et les adjectifs. La langue anglaise a beaucoup de complexités qui peuvent causer des confusions, par exemple, certains mots peuvent fonctionner comme différentes parties du discours, selon leur utilisation. Pour gérer ça, on peut utiliser des méthodes statistiques pour développer des modèles basés sur le contexte des mots dans un gros corpus de texte.

Le logiciel d'analyse utilisé dans cette analyse fonctionne à travers un modèle linguistique connu qui a été développé en utilisant une énorme collection de textes en anglais américain. Il utilise un type de grammaire qui lui permet de déterminer comment les phrases sont structurées avec différentes probabilités attachées aux parties de la phrase. Le parser génère une structure d'arbre qui montre comment les mots sont liés dans les phrases.

Une fois que les phrases sont analysées, l'étape suivante consiste à extraire diverses caractéristiques de l'arbre résultant. Certaines des caractéristiques incluent différentes manières dont les parties du discours sont réparties à travers la phrase et comment la structure grammaticale se déploie. D'autres caractéristiques possibles qui peuvent être extraites incluent des Sous-arbres ancrés et des comptes de parties de discours spécifiques.

#Tous les Sous-Arbres

Une méthode d'extraction de caractéristiques consiste à identifier tous les sous-arbres d'une certaine profondeur à partir des phrases analysées. Un sous-arbre est un arbre plus petit qui consiste en une certaine partie de l'arbre de la phrase plus grande. Quand beaucoup de phrases sont analysées, le nombre total de sous-arbres peut grandir de manière significative, conduisant à un espace de caractéristiques complexe et de haute dimension.

#Sous-Arbres Ancrés

Une autre manière de classifier les caractéristiques est à travers des sous-arbres ancrés, qui sont des sous-arbres spécifiques qui commencent à la racine de l'arbre complet et s'étendent jusqu'à un certain niveau. Ça donne un aperçu de la structure générale des phrases tout en permettant plus de détails selon à quel point on descend dans l'arbre.

#Comptes de Parties du Discours

Une extraction de caractéristiques simple se concentre sur les différentes parties du discours au sein de l'arbre analysé. Ça implique de compter combien de fois des types spécifiques de mots sont utilisés sans tenir compte de la structure grammaticale. Bien que ça puisse donner certaines infos sur les styles utilisés par différents auteurs, ça peut ne pas être aussi informatif que les caractéristiques basées sur les arbres.

#POS par Niveau

Une version plus avancée de l'analyse des parties du discours regarde comment la distribution des parties du discours varie à travers différents niveaux de l'arbre analysé. Ça permet une comparaison plus nuancée des patterns grammaticaux utilisés par différents auteurs.

#Méthodologie de Classification

Cet article discute aussi de la méthode pour classifier les auteurs basés sur les caractéristiques extraites. Le processus de classification implique de comparer les patterns trouvés dans les vecteurs de caractéristiques de différents documents. Chaque auteur a un ensemble de documents qui lui sont associés. En comparant les vecteurs de caractéristiques et en trouvant les correspondances les plus proches, il est possible de prédire quel auteur a écrit un texte particulier.

#Gestion des Données de Haute Dimension

Étant donné que les vecteurs de caractéristiques peuvent être très dimensionnels, il est souvent utile de réduire la complexité. La réduction de dimension aide à créer un modèle plus simple qui peut quand même capturer des patterns essentiels dans les données. Ça peut être bénéfique, car travailler avec moins de dimensions mène souvent à de meilleures performances dans la classification de la paternité.

#Application de la Méthode aux Papiers Fédéralistes

En appliquant les méthodes ci-dessus, un focus principal est mis sur les Papiers Fédéralistes. Cette collection de documents a été écrite pour soutenir la Constitution des États-Unis et a plusieurs auteurs. La méthode de classification est testée sur ces papiers pour voir à quel point les caractéristiques dérivées de l'analyse distinguent bien entre différents auteurs.

L'analyse montre que certains ensembles de caractéristiques peuvent identifier correctement les auteurs la plupart du temps. Cependant, l'efficacité de la classification dépend des caractéristiques choisies et de la manière dont elles ont été traitées. Il faut trouver un équilibre entre inclure suffisamment de caractéristiques pour la précision tout en évitant trop de complexité à partir de données de haute dimension.

#Application de la Méthode à Sanditon

La méthode est aussi testée sur Sanditon, un roman sur lequel Jane Austen travaillait au moment de sa mort. Ce texte a ensuite été modifié par d'autres écrivains. L'analyse montre que même quand des auteurs essayent de reproduire les caractéristiques stylistiques d'Austen, les structures grammaticales distinctes permettent toujours une classification précise.

Les résultats montrent l'efficacité d'utiliser des caractéristiques dérivées de l'analyse pour distinguer la paternité, même dans les cas où un auteur essaie d'imiter un autre.

#Conclusions et Travaux Futurs

Cet article illustre que l'utilisation d'infos provenant de l'analyse peut aider à classifier des documents textuels selon la paternité. Différentes caractéristiques, comme les sous-arbres et les parties du discours, ont été examinées, montrant des niveaux d'efficacité variés. L'analyse suggère que la méthode peut compléter les approches traditionnelles d'identification des auteurs.

Un point clé à retenir est l'idée que même si un auteur peut tenter d'imiter le style d'écriture d'un autre, les structures grammaticales sous-jacentes peuvent souvent révéler le véritable auteur. La classification a mieux réussi avec des textes plus longs, indiquant un besoin de données significatives pour tirer des insights pertinents.

La méthode est flexible et adaptable à différents types de documents, offrant des applications potentielles à travers différents genres et styles. Les travaux futurs pourraient impliquer d'étendre l'étude à d'autres textes ou d'explorer comment ces caractéristiques interagissent avec des techniques modernes d'apprentissage automatique. Dans l'ensemble, cette approche ouvre de nouvelles avenues pour enquêter sur la paternité dans la littérature.