Att automatiskt kategorisera dokument i fördefinierade ämneshierarkier eller taxonomier är ett avgörande steg i kunskaps- och innehållshanteringen. Standard maskininlärning tekniker som Support Vector Machines och relaterade stora marginalmetoder har framgångsrikt tillämpats för denna uppgift, även om det faktum att de ignorerar inter-klass relationer. I detta dokument föreslår vi en ny hierarkisk klassificeringsmetod som generaliserar Support Vector Machine learning och som bygger på diskriminerande funktioner som är strukturerade på ett sätt som speglar klasshierarkin. Vår metod kan fungera med godtyckliga, inte nödvändigtvis individuellt sammankopplade taxonomier och kan hantera uppgiftsspecifika förlustfunktioner. Alla parametrar lärs gemensamt genom att optimera en gemensam objektiv funktion som motsvarar en regulariserad övre gräns på den empiriska förlusten. Vi presenterar experimentella resultat om WIPO-alfa patentsamling för att visa konkurrenskraften i vår strategi.
Cai och Hofmann REF föreslog en SVM-baserad hierarkisk klassificeringsmetod som bygger på diskriminerande funktioner som är strukturerade på ett sätt som speglar klasshierarkin.
Hierarchical document categorization with support vector machines
{'venue': "CIKM '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}