Den automatiska kategoriseringen (eller klassificeringen) av texter i fördefinierade kategorier har sett ett växande intresse under de senaste 10 åren, på grund av den ökade tillgången på dokument i digital form och det därav följande behovet av att organisera dem. I forskarsamhället är det dominerande synsättet på detta problem baserat på maskininlärningsteknik: en allmän induktiv process bygger automatiskt en klassificering genom att lära, från en uppsättning förklassificerade dokument, egenskaperna hos kategorierna. Fördelarna med detta tillvägagångssätt framför den kunskapsbaserade metoden (bestående i den manuella definitionen av en klassificering av domänexperter) är en mycket god effektivitet, betydande besparingar i termer av expert arbetskraft, och enkel portabilitet till olika domäner. Denna undersökning diskuterar de huvudsakliga tillvägagångssätten för textkategorisering som faller inom maskininlärningsparadigmet. Vi kommer att diskutera i detalj frågor som rör tre olika problem, nämligen dokumentrepresentation, klassificeringskonstruktion och klassificeringsbedömning.
KE förlorade gradvis sin popularitet i 1990-talet till maskininlärning (ML) metod som innebär att bygga automatisk text klassificerare genom att lära sig egenskaperna hos de kategorier av intresse från en uppsättning förklassificerade texter REF.
Machine learning in automated text categorization
{'venue': 'CSUR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}