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本文提出了两种新的归一化技术（平方根校正和罕用词校正），用于从LambdaG作者验证方法推导似然比，无需单独校准模型，减少了数据需求和复杂性，同时在法医文本比较中实现了相当或更优的性能。
本文将对法医作者身份鉴定中的似然比框架应用于日语文本，融合了风格测量特征与基于嵌入的系统，以提高区分度和校准性能。