Isolating authorship from content with semantic embeddings and contrastive learning
作者: Javier Huertas-Tato, Adrián Girón-Jiménez, Alejandro Martín, David Camacho
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-11-27
💡 一句话要点
提出基于语义嵌入和对比学习的解耦方法，提升作者身份识别精度。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 作者身份识别 对比学习 语义嵌入 困难负样本 风格解耦
📋 核心要点
- 现有作者身份识别模型易受内容影响，无法有效区分风格与内容。
- 利用对比学习和语义相似性模型生成困难负样本，解耦内容和风格嵌入空间。
- 实验表明，该方法在跨域和困难场景下，作者身份识别准确率显著提升。
📝 摘要（中文）
作者身份识别常常受到写作风格和内容本身的混淆影响。作者通常以相似的风格撰写相同主题的文章，因此区分不同作者的关键在于理解其风格的细微差别。现有的神经模型利用对比学习来捕捉这些特征，但内容泄露始终存在。本文旨在减少内容与作者身份之间不可避免的影响和关联。我们提出了一种利用对比学习（InfoNCE）的技术，并结合使用语义相似性模型合成的额外困难负样本。这种解耦技术旨在拉开内容嵌入空间和风格嵌入空间的距离，从而使嵌入更多地受到风格的影响。我们在两个不同的数据集上进行了消融实验，并在跨域挑战中进行了比较，结果表明，在特别困难的设置下，对于多产作者，准确率提高了高达10%，证明了该方法的有效性。挑战试验还表明，该方法在微调时保留了零样本能力。
🔬 方法详解
问题定义：作者身份识别任务旨在根据文本内容判断作者。现有方法的痛点在于，作者的写作风格与内容高度相关，模型容易学习到内容特征而非纯粹的风格特征，导致泛化能力不足，尤其是在跨领域或内容相似的情况下。内容泄露问题严重影响了作者身份识别的准确性。
核心思路：本文的核心思路是通过解耦内容和风格的嵌入空间，使模型更多地关注风格特征。具体而言，通过对比学习，将同一作者的不同文本拉近，不同作者的文本推远。为了进一步减少内容的影响，引入了语义相似性模型生成困难负样本，这些负样本在内容上与正样本相似，但在作者身份上不同，从而迫使模型学习更加细微的风格差异。
技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 文本编码器：将文本转换为嵌入向量。2) 语义相似性模型：用于生成内容相似的负样本。3) 对比学习模块：使用InfoNCE损失函数，将同一作者的文本嵌入拉近，不同作者的文本嵌入推远。4) 困难负样本生成模块：利用语义相似性模型，为每个样本生成若干个内容相似但作者不同的负样本。
关键创新：最重要的创新点在于利用语义相似性模型生成困难负样本，并将其融入对比学习框架中。这种方法能够有效地减少内容对风格的影响，使模型更加关注作者的写作风格。与现有方法相比，该方法能够更好地解耦内容和风格，提高作者身份识别的准确性和泛化能力。
关键设计：关键设计包括：1) 使用预训练的语言模型（如BERT）作为文本编码器，以获得更好的文本表示。2) 使用合适的语义相似性度量方法（如余弦相似度）来选择内容相似的负样本。3) 使用InfoNCE损失函数进行对比学习，并调整温度参数以控制正负样本之间的距离。4) 通过消融实验选择合适的困难负样本数量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在两个不同的数据集上均取得了显著的性能提升。在跨域挑战中，该方法能够保持较好的泛化能力。对于多产作者，在特别困难的设置下，准确率提高了高达10%。此外，实验还证明了该方法在微调时保留了零样本能力，表明其具有较强的适应性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于版权保护、网络安全、情报分析等领域。例如，可以用于识别抄袭行为，追踪恶意信息的来源，或者分析特定人群的写作风格。通过提高作者身份识别的准确性，有助于维护知识产权，打击网络犯罪，并为社会安全提供技术支持。未来，该技术可以进一步扩展到其他文本分析任务，如情感分析、文本分类等。
📄 摘要（原文）
Authorship has entangled style and content inside. Authors frequently write about the same topics in the same style, so when different authors write about the exact same topic the easiest way out to distinguish them is by understanding the nuances of their style. Modern neural models for authorship can pick up these features using contrastive learning, however, some amount of content leakage is always present. Our aim is to reduce the inevitable impact and correlation between content and authorship. We present a technique to use contrastive learning (InfoNCE) with additional hard negatives synthetically created using a semantic similarity model. This disentanglement technique aims to distance the content embedding space from the style embedding space, leading to embeddings more informed by style. We demonstrate the performance with ablations on two different datasets and compare them on out-of-domain challenges. Improvements are clearly shown on challenging evaluations on prolific authors with up to a 10% increase in accuracy when the settings are particularly hard. Trials on challenges also demonstrate the preservation of zero-shot capabilities of this method as fine tuning.