Authorship Attribution Through Function Word Adjacency Networks for Greek Authors
Creators: name: Χαδούλης, Ρίζος-Θεόδωρος Αργυρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Απόδοση συγγραφέα
Δίκτυα εγγύτητας λέξεων
ελληνική λογοτεχνία
Authorship Attribution
word adjacency networks
Greek literature

description: Η απόδοση συγγραφέα σε ένα κείμενο άγνωστης προέλευσης βασίζεται στην ιδέα ότι μπορεί κανείς να εξάγει από ένα κείμενο χρήσιμα συμπεράσματα για αυτόν που το συνέταξε. Πρόκειται για μία αρκετά παλιά ιδέα, που πρόσφατα επανήλθε δυναμικά στο προσκήνιο, χάρη στα τεχνολογικά άλματα που επιτεύχθηκαν στην επιστήμη της πληροφορικής. Τα άλματα αυτά ήταν που έδωσαν τη δυνατότητα στους ερευνητές να επεξεργάζονται μεγάλα ποσά πληροφορίας σε λογικούς χρόνους και να χρησιμοποιούν αλγορίθμους για την ανίχνευση των χαρακτηριστικών ενός κειμένου που ενδεχομένως να περιέχουν πληροφορία σχετικά με τον συγγραφέα του. Στην παρούσα Διπλωματική Εργασία, γίνεται μια προσπάθεια να αντιμετωπιστεί το πρόβλημα της απόδοσης του συγγραφέα με χρήση Δικτύων Εγγύτητας Λέξεων τα οποία χρησιμοποιούνται ως μαρκοβιανές αλυσίδες. Το πρόβλημα διατυπώθηκε στη μαθηματική του μορφή και μια σειρά από πειράματα διενεργήθηκαν. Για τους πειραματικούς σκοπούς της παρούσας Διπλωματικής Εργασίας, χρησιμοποιήθηκαν κείμενα από 18 Έλληνες λογοτέχνες που ανήκουν σε δύο διαφορετικές γενιές. Οι πρώτοι εννιά (Αργύρης Εφταλιώτης, Ανδρέας Καρκαβίτσας, Ιωάννης Κονδυλάκης, Αλέξανδρος Μωραϊτίδης, Παύλος Νιρβάνας, Αλέξανδρος Παπαδιαμάντης, Εμμανουήλ Ροΐδης, Δημήτριος Βικέλας, Γεώργιος Βιζυηνός) ανήκουν στη γενιά του 1880, κύρια χαρακτηριστικά της οποίας είναι η σταδιακή εγκατάλειψη του ρομαντισμού που μέχρι τότε ήταν το κυρίαρχο ρεύμα τη στροφή σε πιο οικεία θέματα, εμπνευσμένα από την ελληνική παράδοση και τη ζωή της υπαίθρου. Οι επόμενοι εννιά (Ανδρέας Εμπειρίκος, Μιχαήλ Καραγάτσης, Θράσος Καστανάκης, Φώτης Κόντογλου, Κοσμάς Πολίτης, Παντελής Πρεβελάκης, Άγγελος Τερζάκης, Γεώργιος Θεοτοκάς, Ηλίας Βενέζης) ανήκουν στη γενιά του 1930 με κύρια χαρακτηριστικά τη θεματολογία και τους τρόπους έκφρασης που συνδέουν τους καλλιτέχνες μεταξύ τους, αλλά και με την κοινωνία και την ιστορία της εποχής. Τα αποτελέσματα των πειραμάτων έδειξαν ότι η απόδοση συγγραφέα με χρήση Δικτύων Εγγύτητας Λέξεων μπορεί να δώσει αρκετά ικανοποιητικά αποτελέσματα, υπό την προϋπόθεση ότι υπάρχει διαθέσιμος επαρκής όγκος δεδομένων εκπαίδευσης. Με χρήση των βέλτιστων παραμέτρων το ποσοστό ορθής απόδοσης κειμένου σε συγγραφέα του αλγορίθμου βρέθηκε να κυμαίνεται μεταξύ 0.8643 και 0.9928 για το πρόβλημα των 2 κλάσεων και μεταξύ 0.4582 kai 0.8974 για το πρόβλημα των 9 κλάσεων
description: Authorship attribution stems from the idea that one can use a text to derive useful conclusions about its author. It is a rather old idea, that recently gained momentum due to the major technological leaps achieved in the field of computer science. Those leaps provided researchers with the ability to process large amounts of information in reasonable time and employ sophisticated algorithms to find the textual features that may indicate something useful about the author. In this thesis, Word Adjacency Networks that can be viewed as Markov Chains. The data used for the experimental part comprise of literature pieces from 18 Greek authors that belong to two different literature generations. The first nine (Eftaliotis, Karkavitsas, Kondylakes, Moraitidis, Nirvanas, Papadiamantes, Rhoides, Vikelas, Viziinos) belong to the period 1880-1930, while the rest nine (Empirikos, Karagatsis, Kastanakis, Kontoglou, Politis, Prevelakis, Terzakis, Theotokas, Venezis) belong to the so-called Generation of 30s'. The problem is formulated mathematically and the attribution algorithm is tested for a wide range of different parameter values. The results show that authorship attribution with WANs can give satisfactory results, as long as there are adequate training data. After fine tuning the parameters of the problem, the highest attribution score was found to variate between 0.8643 and 0.9928 for the 2-class problem and between 0.4582 and 0.8974 for the 9-class problem