Authorship verification

Η περιοχή της ανάλυσης συγγραφέα (Authorship Analysis) αποσκοπεί στην άντληση πληροφοριών σχετικά με τους συγγραφείς ψηφιακών κειμένων. Συνδέεται άμεσα με πολλές εφαρμογές καθώς είναι εφικτό να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση οποιουδήποτε είδους(genre) κειμένων: λογοτεχνικών έργων, άρθρων εφημερίδων, αναρτήσεις σε κοινωνικά δίκτυα κλπ. Οι περιοχές εφαρμογών της τεχνολογίας αυτής διακρίνονται σε φιλολογικές (humanities),(π.χ. ποιος είναι ο συγγραφέας ενός λογοτεχνικού έργου που εκδόθηκε ανώνυμα, ποιος είναι ο συγγραφέας έργων που έχουν εκδοθεί με ψευδώνυμο, επαλήθευση της πατρότητας λογοτεχνικών έργων γνωστών συγγραφέων κτλ.), εγκληματολογικές (forensics) (π.χ. εύρεση υφολογικών ομοιοτήτων μεταξύ προκηρύξεων τρομοκρατικών ομάδων, διερεύνηση αυθεντικότητας σημειώματος αυτοκτονίας, αποκάλυψη πολλαπλών λογαριασμών χρήστη σε κοινωνικά δίκτυα που αντιστοιχούν στο ίδιο άτομο κτλ.) και στον τομέα της ασφάλειας του κυβερνοχώρου (cyber-security) (π.χ. εύρεση υφολογικών ομοιοτήτων μεταξύ χρηστών πολλαπλών ψευδωνύμων).Θεμελιώδες ερευνητικό πεδίο της ανάλυσης συγγραφέα αποτελεί η επαλήθευση συγγραφέα (author verification), όπου δεδομένου ενός συνόλου κειμένων (σε ηλεκτρονική μορφή) από τον ίδιο συγγραφέα (υποψήφιος συγγραφέας) καλούμαστε να αποφασίσουμε αν ένα άλλο κείμενο (άγνωστης ή αμφισβητούμενης συγγραφικής προέλευσης) έχει γραφτεί από τον συγγραφέα αυτόν ή όχι. Η επαλήθευση συγγραφέα έχει αποκτήσει ιδιαίτερο ενδιαφέρον τα τελευταία χρόνια κυρίως λόγω των πειραματικών αξιολογήσεων PAN@CLEF. Συγκεκριμένα, από το 2013 εως το 2015 οι διαγωνισμοί PAN είχαν εστιάσει στο πεδίο της επαλήθευσης συγγραφέα παρέχοντας ένα καλά οργανωμένο σύνολο δεδομένων (PAN corpora) και συγκεντρώνοντας πλήθος μεθόδων για τον σκοπό αυτό. Ωστόσο, το περιθώριο λάθους είναι αρκετά μεγάλο εφόσον η επίδοση των μεθόδων εξαρτάται από πολλαπλούς παράγοντες όπως το μήκος των κειμένων, η θεματική συνάφεια μεταξύ των κειμένων και η υφολογική συνάφεια μεταξύ των κειμένων. Η πιο απαιτητική περίπτωση προκύπτει όταν τα κείμενα γνωστού συγγραφέα ανήκουν σε ένα είδος (π.χ. blogs ή μηνύματα email) ενώ το προς διερεύνηση κείμενο ανήκει σε άλλο είδος (π.χ., tweet ή άρθρο εφημερίδας). Επιπλέον, αν τα κείμενα του γνωστού συγγραφέα με το προς διερεύνηση κείμενο δεν συμφωνούν ως προς τη θεματική περιοχή (topic) (π.χ. τα γνωστά κείμενα σχετίζονται με εξωτερική πολιτική και το άγνωστο με πολιτιστικά θέματα) η επίδοση των τρεχόντων μεθόδων επαλήθευσης συγγραφέα είναι ιδιαίτερα χαμηλή. Στόχος της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι η ανάπτυξη αποδοτικών και εύρωστων μεθόδων επαλήθευσης συγγραφέα που είναι ικανές να χειριστούν ακόμα και τέτοιες περίπλοκες περιπτώσεις. Προς την κατεύθυνση αυτή, παρουσιάζουμε βελτιωμένες μεθόδους επαλήθευσης συγγραφέα και συστηματικά εξετάζουμε την αποδοτικότητα τους σε διάφορα σύνολα δεδομένων αναφοράς (PAN datasets και Enron Data). Αρχικά, προτείνουμε δύο βελτιωμένους αλγόριθμους, ο ένας ακολουθεί το παράδειγμα όπου όλα τα διαθέσιμα δείγματα γραφής του υποψηφίου συγγραφέα αντιμετωπίζονται μεμονωμένα, ως ξεχωριστές αναπαραστάσεις (instance-based paradigm) και ο άλλος είναι βασισμένος στο παράδειγμα όπου όλα τα δείγματα γραφής του υποψηφίου συγγραφέα συννενώνονται και εξάγεται ένα ενιαίο κείμενο, μία μοναδική αναπαράσταση (profile-based paradigm), οι οποίες επιτυγχανουν υψηλότερη απόδοση σε σύνολα δεδομένων που καλύπτουν ποικιλία γλωσσώνν (Αγγλικά, Ελληνικά, Ισπανικά, Ολλανδικά) και κειμενικών ειδών (άρθρα, κριτικές, νουβέλες, κ.ά.) σε σύγκριση με την τεχνολογία αιχμής (state-of-the-art) στον τομέα της επαλήθευσης. Είναι σημαντικό να τονίσουμε ότι οι προτεινόμενες μέθοδοι επωφελούνται σημαντικά από τη διαθεσιμότητα πολλαπλών δειγμάτων κειμένων του υποψηφίου συγγραφέα και παραμένουν ιδιαίτερα ανθεκτικές/ανταγωνιστικές όταν το μήκος των κειμένων είναι περιορισμένο. Επιπλέον, διερευνούμε τη χρησιμότητα της εφαρμογής μοντελοποίησης θέματος (topic modeling) στην επαλήθευση συγγραφέα. Συγκεκριμένα, διεξάγουμε μια συστηματική μελέτη για να εξετάσουμε εάν οι τεχνικές μοντελοποίησης θέματος επιτυγχάνουν την βελτίωση της απόδοσης των πιο βασικών κατηγοριών μεθόδων επαλήθευσης καθώς και ποια συγκεκριμένη τεχνική μοντελοποίησης θέματος είναι η πλέον κατάλληλη για κάθε ένα από τα παραδείγματα μεθόδων επαλήθευσης. Για το σκοπό αυτό, συνδυάζουμε γνωστές μεθόδους μοντελοποίσης, Latent Semantic Indexing (LSI) και Latent Dirichlet Allocation, (LDA), με διάφορες μεθόδους επαλήθευσης συγγραφέα, οι οποίες καλύπτουν τις βασικές κατηγορίες στην περιοχή αυτή, δηλαδή την ενδογενή(intrinsic), που αντιμετωπίζει το πρόβλημα επαλήθευσης ως πρόβλημα μίας κλάσης, και την εξωγενή (extrinsic), που μετατρέπει το πρόβλημα επαλήθευσης σε πρόβλημα δύο κλάσεων, σε συνδυασμό με τις profile-based και instance-based προσεγγίσεις.Χρησιμοποιώντας πολλαπλά σύνολα δεδομένων αξιολόγησης επιδεικνύουμε ότι η LDA τεχνική συνδυάζεται καλύτερα με τις εξωγενείς μεθόδους ενώ η τεχνική LSI αποδίδει καλύτερα με την πιο αποδοτικής ενδογενή μέθοδο. Επιπλέον, οι τεχνικές μοντελοποίησης θέματος φαίνεται να είναι πιο αποτελεσματικές όταν εφαρμόζονται σε μεθόδους που ακολουθούν το profile-based παράδειγμα και η αποδοτικότητα τους ενισχύεται όταν η πληροφορία των latent topics εξάγεται από ένα ενισχυμένο σύνολο κειμένων (εμπλουτισμένο με επιπλέον κείμενα τα οποία έχουν συλλεχθεί από εξωτερικές πηγές (π.χ web) και παρουσιάζουν σημαντική θεματική συνάφεια με το αρχικό υπό εξέταση σύνολο δεδομένων. Η σύγκριση των αποτελεσμάτων μας με την τεχνολογία αιχμής του τομέα της επαλήθευσης, επιδεικνύει την δυναμική των προτεινόμενων μεθόδων. Επίσης, οι προτεινόμενες εξωγενείς μέθοδοι είναι ιδιαίτερα ανταγωνιστικές στην περίπτωση που χρησιμοποιηθούν αγνώστου είδους εξωγενή κείμενα. Σε ορισμένες από τις σχετικές μελέτες, υπάρχουν ενδείξεις ότι ετερογενή σύνολα(heterogeneous ensembles) μεθόδων επαλήθευσης μπορούν να παρέχουν πολύ αξιόπιστες λύσεις, καλύτερες από κάθε ατομικό μοντέλο επαλήθευσης ξεχωριστά. Ωστόσο, έχουν εξεταστεί μόνο πολύ απλά μοντέλα συνόλων έως τώρα που συνδυάζουν σχετικά λίγες βασικές μεθόδους. Προσπαθώντας να καλύψουμε το κενό αυτό, θεωρούμε ένα μεγάλο σύνολο βασικών μοντέλων επαλήθευσης (συνολικά 47 μοντέλα) που καλύπτουν τα κύρια παραδείγματα /κατηγορίες μεθόδων στην περιοχή αυτή και μελετούμε τον τρόπο με τον οποίο μπορούν να συνδυαστούν ώστε να δημιουργηθεί ένα αποτελεσματικό σύνολο. Με αυτό τον τρόπο, προτείνουμε ένα απλό σύνολο ομαδοποίησης στοίβας (stacking ensemble) καθώς και μια προσέγγιση που βασίζεται στην δυναμική επιλογή μοντέλων για καθεμία υπό εξέταση περίπτωση επαλήθευσης συγγραφέα ξεχωριστά. Τα πειραματικά αποτελέσματα σε πολλαπλά σύνολα δεδομένων επιβεβαιώνουν την καταλληλότητα των προτεινόμενων μεθόδων επιδεικνύοντας την αποτελεσματικότητα τους. Η βελτίωση της επίδοσης που επιτυγχάνουν τα καλύτερα από τα αναφερόμενα μοντέλα σε σχέση με την τρέχουσα τεχνολογία αιχμής είναι περισσότερο από 10%.