Människor skapar fler och fler korta texter. Det finns ett trängande behov av att klassificera korta texter i olika områden. På grund av korta och sparsamma korta texter har konventionella metoder baserade på Vector Space Model (VSM) begränsningar. För att ta itu med problemet med databrist föreslår vi en ny modell för att direkt mäta korrelationen mellan en korttextinstans och en domän i stället för att representera korta texter som vektorer för vikter. Vi drar först domänkunskap för varje användardefinierad domän med hjälp av en extern corpus av längre dokument. För det andra beräknas korrelationen genom att mäta andelen överlappande del av instansen och domänkunskapen. Slutligen, om korrelationen är större än ett tröskelvärde, kommer instansen att klassificeras i domänen. Experimentella resultat visar att klassificeringen baserad på den föreslagna modellen överträffar de senaste basvärdena baserade på VSM.
Feng et al. (Feng m.fl.) REF införde en ensembleinlärningsmetod, som direkt mätte korrelationen mellan en kort textinstans och en domän istället för att representera korta texter som vektorer för vikter och överträffade baslinjerna baserade på Vector Space Model (VSM).
Chinese Short Text Classification Based on Domain Knowledge
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}