Abstrakt. Automatiserad Genre Identification (AGI) av webbsidor är ett problem av ökande betydelse eftersom webbgenren (t.ex. blogg, nyheter, eshops, etc.) Information kan förbättra moderna informationsinsamlingssystem (IR). Den senaste tekniken inom detta område betraktar AGI som ett instängt klassificeringsproblem där en mängd olika webbsiderepresentationer och maskininlärningsmodeller har studerats intensivt. I detta dokument studerar vi AGI som ett öppet klassificeringsproblem som bättre formulerar de verkliga villkoren för att utnyttja AGI i praktiken. Med fokus på användningen av innehållsinformation testas olika textrepresentationsmetoder (ord och tecken n-gram). Dessutom undersöks två klassificeringsmetoder, en klassens SVM-inlärare, som används som baslinje, och en ensemble av klassificerare baserade på slumpmässiga inslag, som ursprungligen föreslogs för identifiering av upphovsmän. Det har visat sig att mycket hög precision kan uppnås i öppen AGI medan återkallandet fortfarande är relativt högt.
Ref fokuserade på att använda innehållsinformation med olika textrepresentationsmetoder.
Open-Set Classification for Automated Genre Identification
{'venue': 'ECIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}