Pripisivanje autorstva kratkim tekstovima na društvenim mrežama

master's thesis

• Title (english): Attributing authorship to short texts on social networks
• Author: Ana Vladić
• Mentor: Juraj Petrović (mentor)
• Committee member: Juraj Petrović (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Davor Petrinović (član povjerenstva)
• Committee member: Marko Subašić (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2024-09-20, Croatia

Abstract

Pripisivanje autorstva kratkim tekstovima na društvenim mrežama postupak je koji u današnjem svijetu ima brojne potencijalne primjene u forenzičkim analizama i kontroliranju širenja informacija. Zadatak pripisivanja autorstva klasifikacijski je zadatak koji za cilj ima danom anonimnom tekstu pripisati jednog od autora iz zatvorenog skupa autora. U radu su izrađeni su i uspoređeni klasifikacijski modeli strojnog učenja različitih arhitektura uz različite vrste reprezentacije teksta. Ispitan je utjecaj broja autora, broja tekstova, predobrade i augmentacije podataka na točnost klasifikacije. Za učenje i ispitivanje modela korištena su dva skup podataka koji sadrži objave s društvene mreže Twitter.

Abstract (english)

Attributing authorship to social media texts has numerous applications in today's world when it comes to forensic analysis and controlling the spread of information online. Authorship attribution is a classification task with the goal of attributing authorship of one author from a closed set of authors to a given anonymous text. In this work, machine learning models of different architectures are trained and evaluated on two datasets comprised of Twitter posts. Experiments are conducted to analyze how the number of authors, the number of texts, data preprocessing and data augmentation affect classification accuracy.

• Keywords: strojno učenje; obrada prirodnog jezika; pripisivanje autorstva
• Keywords (english): machine learning; natural language processing; authorship attribution
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:123562
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2024-11-07 05:43:45