Den automatiska kategoriseringen (eller klassificeringen) av texter i fördefinierade kategorier har sett ett växande intresse under de senaste 10 åren, på grund av den ökade tillgången på dokument i digital form och det därav följande behovet av att organisera dem. I forskarsamhället är det dominerande synsättet på detta problem baserat på maskininlärningsteknik: en allmän induktiv process bygger automatiskt en klassificering genom att lära, från en uppsättning förklassificerade dokument, egenskaperna hos kategorierna. Fördelarna med detta tillvägagångssätt framför den kunskapsbaserade metoden (bestående i den manuella definitionen av en klassificering av domänexperter) är en mycket god effektivitet, betydande besparingar i termer av expert arbetskraft, och enkel portabilitet till olika domäner. Denna undersökning diskuterar de huvudsakliga tillvägagångssätten för textkategorisering som faller inom maskininlärningsparadigmet. Vi kommer att diskutera i detalj frågor som rör tre olika problem, nämligen dokumentrepresentation, klassificeringskonstruktion och klassificeringsbedömning.
Sebastiani Ref räknar upp fördelarna med detta tillvägagångssätt framför den kunskapsbaserade metoden (bestående i den manuella definitionen av en klassificering av domänexperter): mycket god effektivitet, betydande besparingar när det gäller expertarbetskraft och enkel överförbarhet till olika områden.
Machine learning in automated text categorization
{'venue': 'CSUR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}