Genre eller stil analys kan användas för att förbättra resultat som uppnås med hjälp av standard IR-tekniker. En genreklass är en grupp dokument som är skrivna i en liknande stil. Genre klassificering kan identifiera dokument som är skrivna i en stil som mest sannolikt att tillfredsställa en användares informationsbehov. Vi anser att användningen av maskininlärning tekniker tillämpas på uppgiften automatisk genre klassificering. Vi undersöker två urval genre klassificering uppgifter: om en nyhetsartikel är subjektiv eller objektiv; och om en granskning är positiv eller negativ. Vi undersöker användningen av tre olika funktionsuppsättningar för att bygga genreklassificerare. Vi hävdar att traditionella metoder för att utvärdera textklassificeringar är otillräckliga för genreklassificeringar och betonar domänöverföring för de genererade klassificeringarna. Domänöverföring visar förmågan hos en genreklassare att klassificera dokument som handlar om andra ämnen än de som den utbildades på. För både urval genre klassificering uppgifter, bygger vi klassificerare som presterar bra inom en enda ämnesdomän. Vi undersöker och utvärderar också dessa klassificeringars prestanda när de överförs till nya ämnesområden. Vi beskriver en metod för att kombinera bevis baserat på olika funktionsuppsättningar. Vi visar att en ensembleinlärare baserad på olika funktionsuppsättningar förbättrar prestandan för genreklassificering. Vi kombinerar vidare förutsägelser från olika funktionsuppsättningar till selektivt urval av vilka dokument som ska läggas till i träningssetet och visar att detta tillvägagångssätt förbättrar inlärningshastigheten för den resulterande genreklassifieraren.
REF undersökte olika funktionsuppsättningar för genreklassificering, inklusive BOW, delar av talfrekvenser och textstatistik.
Learning to classify documents according to genre
{'venue': 'JASIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}