本研究は、LambdaGという筆跡検証手法から、個別の較正モデルを必要とせずに尤度比を導出するために、2つの新規な正規化手法、平方根補正（Square Root Correction）およびハパックス補正（Hapax Correction）を提案する。これらの手法は、長文または非常に反復性の高いテキストによって引き起こされる証拠力の過大評価を軽減するように設計されている。

  • 15のコーパスと100から9,500トークンの範囲のテキスト長にわたるロジスティック回帰較正に対して、対数尤度比コスト（Cllr）を用いて評価された。
  • 提案された手法は、ロジスティック回帰較正と比較可能なパフォーマンスを達成する。
  • ハパックス補正（Hapax Correction）は、コーパス重み付けテストの約45%においてロジスティック回帰較正を上回る。
  • ハパックス補正が劣る場合の方が、逆の比較よりもパフォーマンスが近い（5%以内）頻度が高い。

較正モデルの必要性を排除することで、データ要件、時間、複雑さが削減され、鑑別テキスト比較のアクセシビリティと透明性が増す。