Abstrakt. Införandet av hierarkisk tesauri (HT) som innehåller betydande semantisk information, har lett forskare att undersöka sin potential för att förbättra prestandan av textklassificering uppgift, utvidga den traditionella "bag of words" representation, införliva syntaktiska och semantiska relationer mellan ord. I detta dokument tar vi upp detta problem genom att föreslå ett Word Sense Disambiguation (WSD) tillvägagångssätt baserat på intuitionen att ordet närhet i dokumentet innebär närhet också i HT-grafen. Vi hävdar att den höga precision som visas av vår WSD-algoritm i olika mänskligt disambiguerade referensdatauppsättningar, är lämplig för klassificeringsuppgiften. Dessutom definierar vi en semantisk kärna, baserad på det allmänna begreppet GVSM-kärnor, som fångar de semantiska relationer som finns i den hierarkiska tesaurusen. Slutligen utför vi experiment med hjälp av olika corpora för att uppnå en systematisk förbättring av klassificeringsnoggrannheten med hjälp av SVM-algoritmen, särskilt när träningssetet är litet.
Mavroeidis m.fl. tog itu med problemet genom att föreslå en Word Sense Disambiguation (WSD) metod baserad på intuitionen att ordet närhet i dokumentet innebär närhet också i Hierarchical Thesauri (HT) grafen REF.
Word Sense Disambiguation for Exploiting Hierarchical Thesauri in Text Classification
{'venue': 'PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}