Abstract-Text kategorisering är uppgiften att tilldela fördefinierade kategorier till naturlig språktext. Med den allmänt använda "påse med ord" representation, tidigare undersökningar brukar tilldela ett ord med värden så att om detta ord visas i dokumentet i fråga eller hur ofta detta ord visas. Även om dessa värden är användbara för textkategorisering, har de inte helt uttryckt den rikliga informationen i dokumentet. I detta dokument undersöks effekten av andra typer av värden, som uttrycker fördelningen av ett ord i dokumentet. Dessa nya värden som tilldelas ett ord kallas fördelningsfunktioner, som inkluderar kompaktiteten i ordets utseende och positionen för ordets första framträdande. De föreslagna fördelningsfunktionerna utnyttjas av en tfidf stilekvation och olika funktioner kombineras med ensemble lärande tekniker. Experiment visar att fördelningsfunktionerna är användbara för textkategorisering. I motsats till att enbart använda den traditionella termen frekvensvärden, inklusive fördelningsfunktioner kräver endast lite extra kostnad, medan kategoriseringen prestanda kan förbättras avsevärt. Ytterligare analys visar att distributionsfunktionerna är särskilt användbara när dokumenten är långa och skrivstilen är avslappnad.
Till exempel, Xue och Zhou REF hittade distributionsfunktioner (den kompakthet i utseendet av en term) var användbara för text kategorisering.
Distributional features for text categorization
{'venue': 'ECML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}