Ana içeriğe geç

Adli araç seti

Adli dilbilim (forensic linguistics) araştırmaları yalnızca yazar tespitinin ötesini gerektirir: tek sınıflı doğrulama, konudan bağımsız öznitelikler ve referans popülasyona göre kalibre edilmiş olabilirlik oranı (likelihood ratio) olarak biçimlendirilmiş kanıtsal çıktı.

bitig.forensic, bu bileşenleri analiz yöntemlerinin üzerine tutarlı bir katman olarak sunar. Her araç sınıflandırıcıdan bağımsızdır; herhangi bir bitig öznitelik kümesiyle ve herhangi bir Delta / Zeta / classify yöntemiyle birleştirilebilir.

Pakette neler var

from bitig.forensic import (
    # Doğrulama
    GeneralImpostors,            # Koppel & Winter 2014
    Unmasking,                   # Koppel & Schler 2004

    # Konudan bağımsız öznitelikler
    CategorizedCharNgramExtractor,   # Sapkota et al. 2015
    distort_corpus, distort_text,    # Stamatatos 2017

    # Kalibrasyon + LR çıktısı
    CalibratedScorer,                # Platt / isotonic
    log_lr_from_probs,
    log_lr_from_probs_with_priors,

    # Değerlendirme metrikleri (PAN menüsü)
    auc, c_at_1, f05u, brier, ece, cllr, tippett,
    PANReport, compute_pan_report,
)

from bitig.report import build_forensic_report   # LR tabanlı HTML şablonu

Adli iş akışı

flowchart LR
  Q["Sorgulanan<br>belge Q"] --> V
  K["Bilinen belgeler K<br>(aday yazar)"] --> V
  I["Sahte yazar havuzu I"] --> V
  V["Doğrulama<br>(GI veya Unmasking)"] --> S["Ham puan"]
  S --> CAL["CalibratedScorer"]
  CAL --> LR["log<sub>10</sub>-LR"]
  LR --> PAN["PANReport<br>auc, c@1, F0.5u,<br>Brier, ECE, C_llr"]
  LR --> REP["Adli HTML raporu<br>(LR + delil zinciri bloğu)"]

  style V fill:#FBF3DE,stroke:#C9A34A
  style CAL fill:#FBF3DE,stroke:#C9A34A
  style LR fill:#FBF3DE,stroke:#C9A34A
  style PAN fill:#FBF3DE,stroke:#C9A34A
  style REP fill:#FBF3DE,stroke:#C9A34A

LR çerçevesinin önemi

Adli dilbilim dergileri (IJSLL, Language and Law) ve mahkeme kabul kriterleri (ABD'de Daubert, İngiltere'de R v T ve halefleri) kanıtın olabilirlik oranı (likelihood ratio) biçiminde sunulmasını bekler:

$$ \text{LR} = \frac{P(E \mid H_1)}{P(E \mid H_0)} $$

— bu, aynı-yazar hipotezi altında kanıtın olasılığının farklı-yazar altındaki olasılığa oranıdır; bunun için kalibre edilmiş bir temel puanlayıcı gereklidir. Ham sınıflandırıcı posteriorları nadiren kalibredir ve adli semantiği yanlış temsil eden "suçluluk olasılığı" biçiminde kolayca kötüye kullanılabilir.

bitig'nın CalibratedScorer sınıfı, ham bir doğrulama puanını aynı-yazar ve farklı-yazar denemelerinden oluşan etiketli bir kümeye karşı kalibre ederek log-LR değerine dönüştürür; General Impostors kazanma oranı gibi ham bir puan kendi başına bir olabilirlik oranı değildir. Rapor şablonu her kalibre edilmiş LR'yi iki yönlü Nordgaard et al. (2012) / ENFSI (2015) sözel ölçeğinde (verbal scale) okur; bu ölçek hem desteğin gücünü hem de desteklenen önermeyi belirtir.

Delil zinciri

Her Provenance kaydı altı isteğe bağlı adli dilbilim alanını kabul eder:

  • questioned_description — sorgulanan belge Q'nun serbest metin açıklaması
  • known_description — bilinen belge K'nın serbest metin açıklaması
  • hypothesis_pair — ör. "H1: X tarafından yazıldı; H0: X dışında biri tarafından yazıldı"
  • acquisition_notes — kaynak materyalin nasıl elde edildiği (arama kararı, görüntü, vb.)
  • custody_notes — ek delil zinciri (chain of custody) açıklamaları
  • source_hashes — orijinal dosyaların dict[document_id, SHA-256] özet değerleri

Bu bilgiler, oluşturulan adli raporda ayrılmış bir Delil zinciri bloğuna aktarılır.

Sırada ne var