Buller är en skarp verklighet i verkliga livet data. Särskilt inom området för textanalys har det en betydande inverkan eftersom datarening utgör en mycket stor del av databehandlingscykeln. Buller ostrukturerad text är vanligt i informella inställningar såsom on-line chatt, SMS, e-post, diskussionsgrupper och bloggar, automatiskt transkriberad text från tal, och automatiskt igenkänd text från tryckt eller handskrivet material. Gigabytes av sådan data genereras varje dag på Internet, i kontaktcenter och på mobiltelefoner. Forskare har tittat på olika text gruvfrågor som förbehandling och rengöring bullriga text, information utvinning, regelinlärning, och klassificering för bullriga text. Detta dokument fokuserar på de frågor som automatiska textklassare ställs inför när man analyserar bullriga dokument som kommer från olika källor. Syftet med denna uppsats är att ta fram och studera effekten av olika typer av buller på automatisk textklassificering. Förtjänar en sådan text att man går längre än traditionella textklassificeringsmetoder? Vi presenterar detaljerade experimentella resultat med simulerat buller på Reuters-21578- och 20-newsgruppernas referensdatauppsättningar. Vi presenterar intressanta resultat på verkliga livet bullriga dataset från olika CRM-domäner.
I REF studera effekterna av olika typer av buller på prestandan i textklassificeringen.
How Much Noise Is Too Much: A Study in Automatic Text Classification
{'venue': 'Seventh IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2007)', 'journal': 'Seventh IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2007)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}