Tradycyjne podejścia do identyfikacji autorstwa tekstów skupiają się na analizie stylu pisania dokumentu, starając się ustalić, czy dwa teksty napisała ta sama osoba. Jednak obecne metody w większości ignorują modelowanie samych autorów i zmienność ich stylów. Badacze z arXiv zaprezentowali alternatywne podejścia, w których reprezentacja autora może zawierać wiele spójnych, ale odrębnych stylów pisania - a to znacznie poprawia dokładność predykcji.
W swoich eksperymentach naukowcy zbadali cztery scenariusze wpływające na idiomatyczność stylu autora: wielkość odbiorcy, do którego pisze autor, odstęp czasu od trenowania modelu, wpływ kontekstu poprzedzającego tekst oraz oddziaływanie norm gatunkowych. Wyniki jasno pokazują, że autorzy znacznie różnią się pod względem tego, jak idiomatycznie piszą w różnych sytuacjach. Niektórzy utrzymują spójny styl niezależnie od okoliczności, inni zaś dostosowują go bardziej.
Eto odkrycie ma bezpośrednie implikacje praktyczne dla systemów weryfikacji i przypisywania autorstwa. Modele muszą reprezentować autorów jako osoby posiadające wiele stylów, a nie jako osoby o jednym stałym sposobie pisania. Ponadto, badania sugerują, że niektóre konteksty czy gatunki tekstów dają znacznie więcej informacji o tym, kto jest autorem, co może zwiększyć efektywność nowoczesnych narzędzi do analizy autorstwa.