Abstract-Explosionen av textdokument på webben (tidskrifter, sociala nätverk, bloggar) genererade ett behov av att behandla denna massa av data för att extrahera kunskap. Vi är intresserade av detta dokument i en särskild behandling som är textkategorisering. Vi föreslår en begreppsmässig representation av texter genom att använda Wordnet för dokumentkategorisering. Denna representation baseras på termer disambigering genom att använda Wordnet-koncept. Disambiguerade begrepp utvinns ur representativa termer i ett dokument, och tre representationer (termer, begrepp, termer+-koncept) tillämpas med tre utbildningsalgoritmer: SVM, Beslutsträd, KNN för kategoriseringen. Experiment tillämpades på två corpora: 11 kategorier av reuters-21578 artiklar och 7 kategorier av 20 diskussionsdokument från diskussionsgruppen. Användningen av (term+ koncept) gav bättre resultat för de tre träningsalgoritmerna och särskilt för beslutsträden.
Ezreg m.fl. föreslog en begreppsmässig representation baserad på begreppsskiljaktighet för textklassificering med WordNet REF.
Conceptual Representation Using WordNet for Text Categorization
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer and Communication Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}