Detta papper beskriver experiment i maskininlärning för textklassificering med hjälp av en ny representation av text baserad på WordNet hypernyms. Sex binära klassificeringsuppgifter av varierande svårighetsgrad definieras, och Ripper systemet används för att producera diskrimineringsregler för varje uppgift med hjälp av den nya hypernym densitet representation. Regler produceras också med den vanliga påse-of-words representation, som innehåller ingen kunskap från WordNet. Experiment visar att för vissa av de svårare uppgifter hypernym densitet representation leder till betydligt mer exakta och mer begripliga regler.
REF använder WordNet hypernyms för textklassificering.
Text Classification Using WordNet Hypernyms
{'venue': 'Workshop On Usage Of WordNet In Natural Language Processing Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}