8、文本作者归属分析：数据处理与模型评估

文本作者归属分析：数据处理与模型评估

1. 引言

在文本分析领域，确定文本的作者归属是一个重要的研究方向。通过对文本的特征提取和模型训练，可以实现对未知作者文本的准确识别。本文将详细介绍文本作者归属分析的相关方法，包括数据表示、预处理以及模型评估等方面。

2. 数据概述

训练数据包含来自 14 位不同作者的文档，每个文档包含代表特定作者的文本片段。任务是为测试文档标记正确的作者名称。在作者归属实验（包括归属和验证）中，我们仅使用 PAN 的训练数据，并将其划分为训练集和测试集。对于作者验证，我们将创建属于同一作者或不同作者的文档对，并训练一个网络来预测这两个文档是否属于同一作者。

3. 数据表示

3.1 文本表示方法

大致有两种方法用于作者分析的文本表示，目标是为作者推导文本特征，以便将未知作者的新文本与有作者标记的文档进行比较。文本风格由词汇选择、词序和其他语法选择以及诸如拼写错误和缩写等低级特征决定。可以使用连续的字符或单词序列，以及词性等语言特征来表示这些风格标记。这些信息可以用不同类型的向量（如独热向量或数值向量）表示，并用于网络中的嵌入。

3.2 数据预处理

为了更好地表示作者的写作风格，将文档分割成固定大小的单词块，并为每个块生成一个向量。以下是具体的操作步骤：
1. 分割文档 ：根据指定的块大小（每个块的单词数）将文档分割成单词块。

def segmentDocumentWords(filename, nb_words_pe