I många flerspråkiga textklassificeringsproblem delar dokumenten på olika språk ofta samma grupper av kategorier. För att minska märkningskostnaderna för utbildning av en klassificeringsmodell för varje enskilt språk är det viktigt att överföra de kunskaper om märkningen som förvärvats från ett språk till ett annat genom att utföra klassificering över olika språk. I denna artikel utvecklar vi en ny subspace co-regularized multi-view inlärningsmetod för cross language text klassificering. Denna metod är byggd på parallell corpora produceras av maskinöversättning. Det minimerar tillsammans utbildningsfelet för varje klassiator på varje språk samtidigt som avståndet mellan subrymdsrepresentationerna av parallella dokument bestraffas. Vår empiriska studie av en stor uppsättning textklassificeringsuppgifter över språk visar att den föreslagna metoden konsekvent överträffar ett antal induktiva metoder, domänanpassningsmetoder och inlärningsmetoder med flera perspektiv.
I REF, Guo et al. utvecklat en co-regulariserad subrymdsmetod för problem med flerspråkig textklassificering.
Cross Language Text Classification via Subspace Co-Regularized Multi-View Learning
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}