Bayesian analysis of textual data

Laburpena

En esta tesis se desarrolla, siempre con el enfoque bayesiano en mente, una metodología estadística para el análisis de datos discretos en su aplicación en problemas estilometría. El análisis estadístico del estilo literario se ha utilizado para caracterizar el estilo de textos y autores, y para ayudar a resolver problemas de atribución de autoría. Estudios anteriores caracterizaron el estilo usando la longitud de las palabras, la longitud de las oraciones, y la proporción de los sustantivos, artículos, adjetivos o adverbios. Los datos que aquí se utilizan van, desde la frecuencia de frecuencias de palabras, hasta el análisis simultáneo de la frecuencia de longitud de palabra y de las palabras funcionales más frecuentes. Todos estos datos son característicos del estilo de autor y al mismo tiempo independiente del contexto en el que escribe. De esta forma, se introduce un análisis bayesiano de la frecuencia de frecuencias de palabras, que tiene una distribución en forma de J inversa con las colas superiores extraordinariamente largas. Se basa en la extensión de la metodología no bayesiana de Sichel para estos datos utilizando el modelo Poisson inversa gaussiana. Los modelos se comprueban mediante la exploración de la distribución a posteriori de los errores de Pearson y por la implementación de controles de consistencia de la distribución predictiva a posteriori. La distribución a posteriori de la inversa gausiana tiene una interpretación útil, al poder ser vista como una estimación de la distribución vocabulario del autor, de la cual se pueden obtener la riqueza y diversidad de la escritura del autor. Se propone también un análisis alternativo basado en la mixtura inversa gaussiana - poisson truncada en el cero, que se obtiene cambiando el orden de la mezcla y el truncamiento. También se propone un análisis de la heterogeneidad de estilo, que es un compromiso entre el modelo de punto de cambio, que busca un cambio repentino de estilo, y el análisi de conglomerados, que no tiene en cuenta el orden. El análisis incorpora el hecho de que partes próximas de un texto tienen más probabilidades de pertenecer al mismo autor que partes del texto más separadas. El enfoque se ilustra volviendo a revisar la atribución de autoría del Tirant lo Blanc. Para el análisis de la heterogeneidad del estilo literario se propone también un análisis estadístico que utiliza simultáneamente diferentes características estilométricas, como la longitud palabra y la frecuencia de las palabras funcionales más frecuentes. Las filas de todas tablas de contingencia se agrupan simultáneamente basandose en una mezcla finita de conjuntos de modelos multinomiales con un estilo homogéneo. Esto tiene algunas ventajas sobre las heurísticas utilizadas en el análisis de conglomerados, ya que incorpora naturalmente el tamaño del texto, la naturaleza discreta de los datos y la dependencia entre las categorías. Todo ello se ilustra a través del análisis del estilo en las obras de teatro de Shakespeare, el Quijote y el Tirant lo Blanc. Finalmente, los problemas de atribución y verificación de autoría, que se tratan normalmente por separado, son tratados de forma conjunta. Esto se hace asumiendo un escenario abierto de clasificación para el problema de la atribución, contemplando la posibilidad de que ninguno de los autores candidatos, con textos conocidos para aprendijaje, es el autor de los textos en disputa. Entonces, el problema de verificación se convierte en un caso especial de problema de atribución. El modelo multinomial bayesiano propuesto permite obtener una solución exacta y cerrada para este problema de atribución de autoría más general. El enfoque al problema de verificación se ilustra mediante la exploración de si un fallo judicial condenatorio podría haber sido escrito por el juez que lo firma o no, y el enfoque al problema de atribución se ilustra revisando el problema de la autoría de los Federalist Papers.