Machine learningStylometry
저작자 귀속 (문체론)
저작자 귀속은 익명 또는 논란이 있는 텍스트의 문체적 특징을 분석하여 가장 유력한 저작자를 식별하는 작업입니다. 모스텔러(Mosteller)와 월리스(Wallace)의 「페더럴리스트 페이퍼(Federalist Papers)」에 대한 통계적 연구(1964)에 뿌리를 두고 있으며, 스타마토스(Stamatatos, 2009)가 이 분야를 체계적으로 조사하고 정립했습니다. 그는 문자 n-그램과 기능어 빈도부터 현대 기계 학습 분류기가 사용하는 구문 및 의미 표현에 이르는 특징 집합을 분류했습니다.
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출처
- Stamatatos, E. (2009). A survey of modern authorship attribution methods. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 60(3), 538–556. DOI: 10.1002/asi.21001 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Authorship Attribution (Stylometry). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/text-mining/authorship-attribution
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