基于BiLSTM写作风格识别方法研究*

刘 莎 陈艳平

（贵州大学 贵阳 550025）

1 引言

不管是文学著作还是新闻报道，不同的作者有不同的写作风格，如何根据作者各自独有的特点来正确识别他们的文章写作风格呢？这是一直以来备受关注的话题。写作风格识别主要就是识别类型之间的差异性，包括文章的体裁、语言表达以及时代背景等。通过文章的写作风格研究，不仅有助于作品风格分析、言语测定，还能用于文章作者的识别、垃圾电子邮件的身份鉴定、人物画像分析、剽窃监测、网络舆情监测等多方面的研究。

传统的文章写作风格识别常用的方法有很多。第一，研究文章中虚词出现频率的分布，采用多种不同的规格化方法来减轻文章长度上的差异，并使用多种不同的分类方法，从而达到很好的效果；第二，利用文章的句法、语义来进行训练，形成作者写作风格分类器；第三，利用模板匹配方法、支持向量机（SVM）等方法也可以进行识别。

目前，有关神经网络算法研究相对较少。因此，本文提出了关于BiLSTM的识别方法。要想更加准确地识别文章的写作风格还具有一定的难度，它的主要挑战在于以下三个方面。

第一，风格差异。风格是文学作品从整体上表现出来的独特而鲜明的风貌和格调，影响风格的因素有很多，比如：时代、环境、地域、文化背景、各个地方语言表达、艺术情感及作者的主观思维等，每一部分的改变都有可能影响文章的写作风格。

第二，特征差异。不同作家在写作特点都有所不同，包括使用的修辞手法、词汇、句型等，这些写作特点有的时候会相对稳定，有的时候会不断变化，我们很难准确把握作者的写作风格意图。……