A Framework for Authorship Identification in the Internet Environment

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F11%3A00054037" target="_blank" >RIV/00216224:14330/11:00054037 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

A Framework for Authorship Identification in the Internet Environment

Popis výsledku v původním jazyce

Misuse of anonymous online communication for illegal purposes has become a major concern. In this paper, we present a framework named ART (Authorship Recognition Tool), that is designed to minimize manual procedures and maximize the efficiency of authorship identification based on the content of Internet electronic documents. The framework covers the phases of document retrieval and database document management. ART provides implementations of efficient authorship identification algorithm and authorshipsimilarity algorithm including the possibility to obtain extra data for learning and tests. The framework also determines whether or not different author?s identities are interlinked. The authorship is analysed by machine learning and natural language processing methods. Technical information such as IP address is considered only as an optional attribute for the machine learning because it can be easily forged or devalued if the author communicates from public places or through proxy se

Název v anglickém jazyce

A Framework for Authorship Identification in the Internet Environment

Popis výsledku anglicky

Misuse of anonymous online communication for illegal purposes has become a major concern. In this paper, we present a framework named ART (Authorship Recognition Tool), that is designed to minimize manual procedures and maximize the efficiency of authorship identification based on the content of Internet electronic documents. The framework covers the phases of document retrieval and database document management. ART provides implementations of efficient authorship identification algorithm and authorshipsimilarity algorithm including the possibility to obtain extra data for learning and tests. The framework also determines whether or not different author?s identities are interlinked. The authorship is analysed by machine learning and natural language processing methods. Technical information such as IP address is considered only as an optional attribute for the machine learning because it can be easily forged or devalued if the author communicates from public places or through proxy se

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of Fifth Workshop on Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing, RASLAN 2011

ISBN

978-80-263-0077-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

117-124

Název nakladatele

Tribun EU

Místo vydání

Brno (Czech Republic)

Místo konání akce

Karlova Studánka, Czech Republic

Datum konání akce

2. 12. 2011

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—