Original title: Strojové učení v oblasti stylometrie a určování autorství
Translated title: Machine Learning in the Domain of Stylometry and Authorship Attribution
Authors: Drápela, Karel ; Škoda, Petr (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2016
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Práce se zabývá identifikací autorů anglických internetových komentářů. Popisuje aktuální stav v oboru určování autorství na sociálních sítích. Vysvětluje fungování a strukturu vytvořeného systému na určování autorství, který funguje na základě výběru nejinformativnějších příznaků z převážně písmemnných n-gramů a slovních druhů. Prezentuje výsledky testování systému na internetových službách Quora a Twitter. Thesis deals with authorship attribution of english internet comments. It describes state of art in authorship attribution on social networks. It decsribes how the new system created during the work on this thesis functions. System is based on selection of most informative characteristics mostly from character n-grams and part of speech tags. It presents results of testing on comments from social networks Quora and Twitter.
Keywords: authorship attribution; feature selection; machine learning; quora; twitter; quora; strojové učení; twitter; určování autorství; výběr příznaků

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/62077

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-600011


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses