كتاب كتابة مؤلف مؤلف التقييم

يتم الآن استخدام تمثيل مؤلفين التعلم من إنتاجاتهم النصية على نطاق واسع لحل المهام متعددة المصب، مثل التصنيف أو ربط الارتباط أو توصية المستخدم. غالبا ما يتم بناء طرق تضمين المؤلف أعلى إما Doc2vec (Mikolov et al. 2014) أو بنية المحولات (ديفلين وآخرون 2019). تقييم جودة هذه المدينات وما الذي يتقاضونه مهمة صعبة. تستخدم معظم المقالات إما دقة التصنيف أو إسناد التأليف، والتي لا تقيس بوضوح جودة مساحة التمثيل، إذا كنت تلتقط بالفعل ما تم بناؤه ل. في هذه الورقة، نقترح إطارا للتقييم الجديد لأساليب تضمين المؤلف بناء على أسلوب الكتابة. يسمح لتقدير تحديد مساحة التضمين بفعالية مجموعة من الميزات الأسلوبية، المختارة لتكون أفضل وكيل لأسلوب كتابة المؤلف. هذا النهج يعطي أهمية أقل للموضوعات التي تنقلها المستندات. اتضح أن النماذج الحديثة مدفوعة في الغالب من قبل الدلالية الداخلية لإنتاج المؤلفين. إنهم متفوقون من قبل خطوط أساسية بسيطة، استنادا إلى نماذج تضمين الأحكام المسبقة للحكومة، على العديد من المحاور اللغوية. يمكن لهذه الأساس فهم الظواهر اللغوية المعقدة وأسلوب الكتابة بكفاءة أكبر، مما يمهد الطريق لتصميم نماذج تضمين مؤلف جديدة مدفوعة بالأناقة.

Learning authors representations from their textual productions is now widely used to solve multiple downstream tasks, such as classification, link prediction or user recommendation. Author embedding methods are often built on top of either Doc2Vec (Mikolov et al. 2014) or the Transformer architecture (Devlin et al. 2019). Evaluating the quality of these embeddings and what they capture is a difficult task. Most articles use either classification accuracy or authorship attribution, which does not clearly measure the quality of the representation space, if it really captures what it has been built for. In this paper, we propose a novel evaluation framework of author embedding methods based on the writing style. It allows to quantify if the embedding space effectively captures a set of stylistic features, chosen to be the best proxy of an author writing style. This approach gives less importance to the topics conveyed by the documents. It turns out that recent models are mostly driven by the inner semantic of authors' production. They are outperformed by simple baselines, based on state-of-the-art pretrained sentence embedding models, on several linguistic axes. These baselines can grasp complex linguistic phenomena and writing style more efficiently, paving the way for designing new style-driven author embedding models.