Abstrakt. Varje dag genereras miljontals korta texter för vilka effektiva verktyg för organisation och hämtning krävs. På grund av dessa dokuments ringa längd och deras ytterst glesa representationer är den direkta tillämpningen av standardmetoder för kategorisering av text inte effektiv. I detta arbete föreslår vi att man använder fördelningsterm representationer (DTR) för korttext kategorisering. DTR representerar termer med hjälp av kontextuell information, som ges av dokumentförekomsten och termen co-occurence statistik. De gör det därför möjligt för oss att utveckla berikade dokumentrepresentationer som i viss utsträckning bidrar till att lösa små- och hög-parsitetsfrågor. Vi rapporterar experimentella resultat i tre utmanande kollektioner med hjälp av en mängd olika klassificeringsmetoder. Dessa resultat visar att användningen av DTR är fördelaktigt för att förbättra klassificeringsprestandan för klassificeringar i kategorisering av korttext.
Cabrera m.fl. I REF föreslogs en delvis övervakad metod för klassificering av korta texter, Distributionsterm Representationer (DTR), som berikade dokumentrepresentationer baserade på kontextuell information som i viss utsträckning övervann den korta texten med liten längd och hög bredd.
Distributional Term Representations for Short-Text Categorization
{'venue': 'CICLing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}