Tschuggnall, MichaelHölldobler, Steffen2020-08-212020-08-212015978-3-88579-419-6https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/33848Durch die hohe und ständig steigende Anzahl an frei verfügbaren Textdokumenten wird es immer leichter, Quellen für mögliche Plagiate zu finden, während es auf der anderen Seite für automatische Erkennungstools aufgrund der großen Datenmengen immer schwieriger wird, diese zu erkennen. In dieser Arbeit wurden verschiedene Algorithmen zur intrinsischen Plagiatserkennung entwickelt, welche ausschließlich das zu prüfende Dokument untersuchen und so das Problem umgehen, externe Daten heranziehen zu müssen. Dabei besteht die Grundidee darin, den Schreibstil von Autoren auf Basis der von ihnen verwendeten Grammatik zur Formulierung von Sätzen zu untersuchen, und diese Information zu nutzen, um syntaktisch auffällige Textfragmente zu identifizieren. Unter Verwendung einer ähnlichen Analyse wird diese Idee auch auf das Problem, Textdokumente automatisch Autoren zuzuordnen, angewendet. Darüber hinaus wird gezeigt, dass die verwendete Grammatik auch ein unterscheidbares Kriterium darstellt, um Informationen wie das Geschlecht und das Alter des Verfassers abzuschätzen. Schlussendlich werden die vorherigen Analysen und Resultate verwendet und so adaptiert, dass Anteile von verschiedene Autoren in einem gemeinschaftlich verfassten Text automatisch erkannt werden können.de1617-5468