En traditionell klassificeringsmetod baserad på nyckelordsmatchning representerar varje textdokument som en uppsättning nyckelord, utan att beakta den semantiska informationen, vilket minskar klassificeringens noggrannhet. För att lösa detta problem föreslogs en ny klassificeringsmetod baserad på Wikipedia matchning, som representerar varje dokument som en koncept vektor i Wikipedia semantiskt utrymme för att förstå texten semantik, och har visat sig förbättra noggrannheten i klassificering. Men den enorma Wikipedia semantiska utrymmet avsevärt minskar generering effektivitet en koncept vektor, vilket resulterar i en negativ inverkan på tillgängligheten av strategin i en online-miljö. I detta dokument föreslår vi en effektiv Wikipedia semantisk matchningsmetod för dokumentklassificering. För det första definierar vi flera heuristiska urvalsregler för att snabbt välja ut relaterade begrepp för ett dokument från Wikipedia semantiskt utrymme, vilket gör det inte längre nödvändigt att matcha alla begrepp i det semantiska utrymmet, vilket avsevärt förbättrar generationseffektiviteten hos konceptvektorn. För det andra, baserat på den semantiska representationen av varje textdokument, beräknar vi likheten mellan dokumenten för att korrekt klassificera dokumenten. Slutligen visar utvärderingsexperiment på effektiviteten i vårt tillvägagångssätt, d.v.s. som kan förbättra klassificeringseffektiviteten för Wikipediamatchningen under förutsättning att klassificeringsnoggrannheten inte äventyras.
I ett annat system föreslås en dokumentklassificeringsmetod genom att använda Wikipedia semantiskt utrymme REF.
An efficient Wikipedia semantic matching approach to text document classification
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}