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尽管 AV 能够使个人去匿名化有很多好处，但正如引言中所述，AV 也带来了许多问题，例如缺乏隐私和匿名性以及可能受到当局的镇压。因此，任何作者识别技术都必须谨慎处理，因为它们可能产生负面的社会影响。我们选择研究 AV 而不是 AA，因为 AV 更尊重整体隐私：给定一个匿名作者的文本，AV 需要应用于每个可能的嫌疑人，这使得它在嫌疑人集合较小时有用，但在嫌疑人集合非常大时则无效，从而保护了隐私。我们相信，我们的网站不会因为我们的模型性能较低而造成很多社会危害，并且通过提高透明 AV 模型的可访问性来带来好处。
使用机器学习模型进行透明的作者身份验证
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