Vi föreslår en metod som, med tanke på att ett dokument ska klassificeras, automatiskt genererar en ordnad uppsättning lämpliga deskriptorer ur en tesaurus. Metoden skapar ett Bayesian nätverk för att modellera tesaurusen och använder probabilistic inference för att välja uppsättningen av deskriptorer som har hög bakre sannolikhet för att vara relevant med tanke på tillgängliga bevis (det dokument som ska klassificeras). Vår modell kan användas utan att ha förklassificerade utbildningsdokument, även om den förbättrar sin prestanda så länge som fler träningsdata blir tillgängliga. Vi har testat klassificeringsmodellen med hjälp av en dokumentdatauppsättning som innehåller parlamentariska resolutioner från det regionala parlamentet i Andalucía i Spanien, som manuellt indexerades från Eurovocs tesaurus, och som också gör en experimentell jämförelse med andra standardtextklassificeringar. Tråd och rep av gummi, inte porösa och inte förstärkta, laminerade eller på annat sätt kombinerade med annat material, inte förstärkta eller på annat sätt kombinerade med annat material
REF kopplade automatiskt en ordnad uppsättning lämpliga deskriptorer som utvunnits från EuroVoc till ett dokument som ska klassificeras och som skapar ett unikt Bayesiskt nätverk för den fullständiga tesaurusen. Detta tillvägagångssätt kan användas med eller utan utbildningsdata.
Bayesian network models for hierarchical text classification from a thesaurus
{'venue': 'Int. J. Approx. Reason.', 'journal': 'Int. J. Approx. Reason.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}