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Authorship Analysis

Authorship Analysis Seminario di Cultura Digitale - Mercoledì 18 febbraio 2025 Giovanni Puccetti e Fabrizio Sebastiani (ISTI CNR) In questo seminario parleremo di analisi automatica di autorialità (“Authorship Analysis”), un insieme di task (basate su una combinazione di tecniche di NLP e di machine learning) il cui scopo è quello di indovinare le caratteristiche dell'autore di un testo la cui identità sia ignota o controversa. L'analisi di autorialità può consistere nell’inferire caratteristiche dell'autore quali il genere, la fascia d'età, o la lingua nativa, task collettivamente dette “Authorship Profiling”. In alternativa, può riguardare l'individuazione dell'identità dell'autore (“Authorship Identification”), il che include la verifica di autorialità (prevedere se una persona è o meno l'autore di un testo), l'attribuzione di autorialità (indovinare il vero autore di un testo in un insieme di candidati) e la “same-author verification” (indovinare se due testi sono della stessa mano). Con l’avvento dei modelli generativi (e.g. ChatGPT), l’autore di un testo può oggi essere un large language model, il che crea uno scenario nuovo di applicazione per queste tecniche. In questo seminario discuteremo (attingendo esempi dalla ricerca che svolgiamo presso l'ISTI-CNR) due applicazioni dell'analisi di autorialità, ovvero l'identificazione dell'autore di un testo di valore letterario o storico, e la determinazione se l'autore di un testo sia un essere umano o un bot alimentato da un large language model.