I textkategorisering är val av term ett viktigt steg för både kategoriseringsnoggrannhet och beräkningseffektivitet. Olika dimensionaliteter förväntas under olika praktiska resursbegränsningar i tid eller rum. Traditionellt används samma poäng- eller rangordningskriterium i textkategorin för alla måldimensioner, som tar hänsyn till både diskriminabiliteten och täckningen av en term, t.ex. χ 2 eller IG. I detta dokument tillskrivs dokumentens lilla genomsnittliga vektorlängd den dåliga noggrannheten vid en låg dimensionalitet. Skalbar termval föreslås för att optimera termen inställd på en given dimensionalitet enligt en förväntad genomsnittlig vektorlängd. Discriminabilitet och täckning mäts separat. Genom att justera förhållandet mellan deras vikter i ett kombinerat kriterium kan den förväntade genomsnittliga vektorlängden uppnås, vilket innebär en god kompromiss mellan specificiteten och uttömningsgraden för termen undergrupp. Experiment visar att noggrannheten förbättras avsevärt vid lägre dimensioner, och större delmängder har möjlighet att sänka den genomsnittliga vektorlängden för en lägre beräkningskostnad. De intressanta iakttagelserna kan inspirera till ytterligare undersökningar.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog att man skulle uppnå diskriminabilitet och täckning av termer för att kunna välja dem med hjälp av en kombination av åtgärder som DF, ett sannolikhetsförhållande och den genomsnittliga vektorlängden.
Scalable Term Selection for Text Categorization
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}