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Germán Ríos Toledo, Noé Alejandro Castro Sánchez, Grigori Sidorov, Juan Pablo Posadas Durán
Esta investigación tiene como objetivo identificar cambios en el estilo de escritura a través del tiempo de 7 autores de novelas de habla inglesa. Para cada autor se realizó una organización de las novelas de acuerdo a la fecha de publicación. Las novelas se clasificaron en tres etapas denominadas inicial, intermedia y final; cada etapa contiene 3 novelas. Entre dos etapas consecutivas existe por lo menos 2 años de separación entre las fechas de publicación de las novelas. Para resolver el problema de detección de cambios en el estilo de escritura a través del tiempo se propone utilizar un enfoque basado en aprendizaje automático supervisado. Se crearon modelos de espacio vectorial a partir de las frecuencias de uso de n-gramas de distintos tipos y longitudes. Además, se utilizó el algoritmo de Análisis de Componentes Principales (Principal Component Analysis, PCA) como método de selección de n-gramas. La solución se abordó como un problema de clasificación utilizando los algoritmos de Máquinas de Soporte Vectorial (Support Vector Machine, SVM), Naive Bayes Multinomial (Multinomial Naive Bayes, MNB), Regresión Logística (Logistic Regression, LG) y Liblinear como clasificadores. La métrica para medir la eficiencia de los algoritmos de aprendizaje fue la exactitud (accuracy). La investigación mostró cambios significativos en cinco de los autores con una exactitud promedio de entre 70% y 80% en los distintos tipos de n-gramas.
This research aims to identify changes in the writing style over time of 7 authors of Englishspeaking novels. For each author, an organization of the novels was carried out according to the date of publication. The novels were classified in three stages called initial, intermediate and final; each stage contains 3 novels. Between two consecutive stages there are at least 2 years of separation between the publication dates of the novels. To solve the problem of detecting changes in writing style over time, it is proposed to use a supervised automatic learning-based approach. Vector space models were created from the frequencies of use of n-grams of different types and lengths. In addition, the algorithm of Principal Component Analysis (PCA) was used as the n-gram selection method. The solution was addressed as a classification problem using the Vector Support Machine algorithms (Support Vector Machine, SVM), Naive Bayes Multinomial (Multinomial Naive Bayes, MNB), Logistic Regression (LG) and Liblinear as classifiers. The metric to measure the efficiency of the learning algorithms was accuracy. The research showed significant changes in five of the authors with an average accuracy between 70% and 80% in the different types of n-grams
