Ett brett spektrum av övervakade inlärningsalgoritmer har tillämpats på textkategorisering. De metoder för lärande som övervakas har dock vissa problem. En av dem är att de kräver ett stort, ofta oöverkomligt, antal märkta utbildningsdokument för korrekt inlärning. I allmänhet är det dyrt att skaffa klassetiketter för utbildningsdata, samtidigt som det är billigt att samla in en stor mängd omärkta data. Vi föreslår här en ny automatisk textkategoriseringsmetod för att lära sig av endast omärkta data med hjälp av en bootstrappningsram och en funktionsprojiceringsteknik. Av resultaten av våra experiment visade vår metod någorlunda jämförbar prestanda jämfört med en övervakad metod. Om vår metod används i en text kategorisering uppgift, bygga text kategoriseringssystem kommer att bli betydligt snabbare och billigare.
REF samlar automatiskt in utbildningsdata med hjälp av en stor mängd omärkta data och en liten mängd utsädesinformation.
Learning With Unlabeled Data For Text Categorization Using A Bootstrapping And A Feature Projection Technique
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}