Дослідження нейромережних підходів до глибокої стилометрії в задачах визначення авторства

DOI: 10.31673/2412-9070.2025.042554

Анотація

У статті розглянуто сучасні нейромережні підходи до авторської атрибуції текстів на основі глибокої стилометрії. Основна увага приділяється порівнянню архітектур згорткових, рекурентних та нейронних мереж типу трансформер, їхньої здатності до моделювання стилістичних ознак і роботи з текстами різного обсягу та жанрової природи. Аналіз охоплює особливості навчальних корпусів, вимоги до обсягів даних, а також метрики оцінювання точності. Окремо розглянуто виклики, пов’язані зі стилістичним маскуванням, жанровим зсувом та обмеженнями в інтерпретації результатів. Наведено порівняльні характеристики моделей на основі експериментальних даних. Підкреслено перспективи подальших досліджень у напрямі інтерпретованих архітектур, мультимодального аналізу, генералізації моделей у міждоменних умовах для ефективної розробки програмного забезпечення мобільних, кросплатформних і веб-застосунків.

Ключові слова: інженерія програмного забезпечення; стилометрія; авторська атрибуція; глибоке навчання; трансформер; нейронна мережа; текстова класифікація; мультимодальний аналіз; кросплатформенність; вебзастосунок.