Problemen med textklassificeringen för samtalsrouting i naturligt språk togs upp i dokumentet. Sju olika metoder för viktning användes. Som metoder för att minska dimensionaliteten beaktas det urval av funktioner som baseras på självadaptiv GA. k-NN, linjär SVM och ANN användes som klassificeringsalgoritmer. Forskningens uppgifter är följande: utföra forskning av textklassificering för naturligt språk call routing med olika term vägningsmetoder och klassificeringsalgoritmer och undersöka funktionen urvalsmetod baserad på självadaptiv GA. De numeriska resultaten visade att den mest effektiva termen viktning är TRR. Den mest effektiva klassificeringsalgoritmen är ANN. Val av funktion med självadaptiv GA ger förbättrad klassificeringseffektivitet och signifikant reducering av dimensionalitet med alla termviktningsmetoder och med alla klassificeringsalgoritmer. Naturlig språk call routing är ett viktigt problem i utformningen av moderna automatiska call services och lösningen av detta problem kan leda till förbättring av call service [21]. Generellt naturligt språk call routing kan betraktas som två olika problem. Den första är taligenkänning av samtal och den andra är ämneskategorisering av användares uttalanden för vidare routing. Ämneskategorisering av användares uttalanden kan också vara användbart för multidomänen talade dialogsystemdesign [12]. I detta arbete behandlar vi call routing som ett exempel på en textklassificeringsapplikation. I vektorrymdmodellen [16] betraktas textklassificering som ett maskininlärningsproblem. Komplexiteten i textkategorisering med en vektorrymdmodell förstärks av behovet av att extrahera numeriska data från textinformation innan man tillämpar algoritmer för maskininlärning. Därför består textklassificeringen av två delar: textförbehandling och algoritmtillämpning med hjälp av erhållna numeriska data. Textförbehandling består av tre steg: -Textfunktionsextraktion. -Termviktning -Dimensionalitetsminskning. Den första är textdragsextraktionen baserad på obehandlad förbehandling av dokumenten. Denna process omfattar att ta bort interpunktion, omvandla versaler till små bokstäver, och ytterligare förfaranden såsom stoppord filtrering [4] och härrörande [14]. Stoppordslistan innehåller pronomen, prepositioner, artiklar och andra ord som vanligtvis inte har någon betydelse för klassificeringen. Med hjälp av relief är det möjligt att ansluta olika former av samma ord till en textfunktion. Den andra etappen är den numeriska funktionen extraktion baserad på termen viktning. För termen viktning använder vi "bag-of-words" modell, där ordet ordning ignoreras. Det finns olika oövervakade och övervakade metoder för viktning av termer. Den mest kända oövervakade metoden är TFIDF [15]. Följande metoder för övervakning av begreppsvägning beaktas också i dokumentet:
De fann att funktionen val med selfadaptive GA ger förbättring av classi katjon e ektivity och signi cant dimensionality reduction med alla term vägningsmetoder och med alla classi katjon algoritmer REF.
Feature Selection for Natural Language Call Routing Based on Self-Adaptive Genetic Algorithm
{'venue': 'IOP Conference Series: Materials Science and Engineering', 'journal': 'IOP Conference Series: Materials Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}