I mikrobloggningstjänster som twitter kan användarna bli överväldigade av rådata. En lösning på detta problem är klassificeringen av korta textmeddelanden. Eftersom korta texter inte ger tillräckligt med ordförekomster har traditionella klassificeringsmetoder som "Bag-Of-Words" begränsningar. För att ta itu med detta problem, föreslår vi att använda en liten uppsättning av domänspecifika funktioner som extraheras från författarens profil och text. Det föreslagna tillvägagångssättet klassificerar texten effektivt till en fördefinierad uppsättning generiska klasser som nyheter, evenemang, åsikter, erbjudanden och privata meddelanden.
Sriram m.fl. REF-klassade tweets till en fördefinierad uppsättning generiska klasser, såsom nyheter, händelser, åsikter, erbjudanden och privata meddelanden, baserat på information om tweets författare och domänspecifika funktioner som extraheras från tweets.
Short text classification in twitter to improve information filtering
{'venue': "SIGIR '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}