多风格混合建模提升作者归属表现

Omkar Yadav、Michael Jiang、Kenan Alkiek、Jian Zhu 与 David Jurgens 提出多种作者级建模方案，让单个作者的表征捕捉多种一致但不同的写作风格，并在作者验证与作者归属任务上取得显著性能提升。 基于该模型，研究在写作受众规模变化、与训练时间的时间距离、前文上下文影响、体裁规范影响四个场景下考察作者写作的个人风格程度，发现作者之间的个人化程度差异很大。研究据此认为，作者需以多种风格表征建模，且部分场景产生的文本对判断作者身份更具信息量。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。