authorship-attribution

EditLens是一个回归模型，用于量化文本中AI编辑的程度，在区分人类、AI及混合写作的二元和三元分类任务上达到了最先进的性能。它弥补了检测AI编辑文本而非完全AI生成文本的空白，对作者归属、教育和政策具有重要意义。

这是一项将风格学作者归属技术应用于威胁情报的基础研究。我们使用日本Rakuten的评论内容，对比了TF-IDF+LR、BERT嵌入、BERT微调以及度量学习方法。总体而言，BERT-FT的表现最佳；但在将任务扩展至数百位作者的场景时，TF-IDF+LR在稳定性与效率上展现出更大优势。