A atribuição autoral de textos digitais (AA) visa identificar quem é o autor de um determinado texto a partir de um conjunto de autores possíveis. Sua aplicação pode ajudar na solução de casos de escândalos de corrupção, na identificação de abusos na utilização da internet, na detecção de notícias falsas, na detecção de pseudônimos e outros. Esse trabalho apresenta um estudo que usou n-gramas de caracteres, de palavras, de anotações linguísticas (POS), modelos de representação distribuída (embeddings). Foram aplicados métodos de aprendizado de máquina e proposto um método para combinar diversos modelos. Os resultados foram avaliados nos domínios literatura, letras de músicas e mensagens de microblogs

Authorship attribution (AA) of digital text is a computational task which aims to identify who is the author of a text given a set of candidate authors. Its application may help to solve corruption scandals, identification of abuses on internet usage, fake news detection or pseudonyms detection. Computational methods for AA includes multivariate statistics and machine learning. This work presents a study that used n-grams of characters, words, linguistic annotations (POS) and word embeddings models. Machine learning methods were applied and it was proposed a method to combine several models. Results were evaluated in literature, song lyrics and microblogging domains