Ord och dokument inbäddade algoritmer som Skipgram och punkt Vector har visat sig hjälpa olika textanalysuppgifter såsom dokumentklassificering, dokumentkluster och informationssökning. De allra flesta av dessa algoritmer är utformade för att fungera med oberoende och identiskt distribuerade dokument. I många tillämpningar i verkligheten är dokumenten emellertid i sig sammankopplade. Till exempel, webbdokument som bloggar och online-nyheter har ofta hyperlänkar till andra webbdokument, och vetenskapliga artiklar brukar citera andra artiklar. Länkade dokument presenterar nya utmaningar för traditionella dokument som inbäddar algoritmer. Dessutom är de flesta befintliga algoritmer för inbäddning av dokument oövervakade och deras inlärda representationer kanske inte är optimala för klassificering när märkningsinformation finns tillgänglig. I detta dokument studerar vi problemet med länkat dokument inbäddat för klassificering och föreslår ett länkat dokument inbäddande ramverk LDE, som kombinerar länk- och etikettinformation med innehållsinformation för att lära sig dokumentrepresentationer för klassificering. Experimentella resultat av verkliga datauppsättningar visar hur effektivt det föreslagna ramverket är. Ytterligare experiment genomförs för att förstå betydelsen av länk- och etikettinformation inom den föreslagna ramen för LDE.
Wang m.fl. REF studerar problemet med länkat dokument som inbäddas för klassificering och föreslår ett länkat dokument som inbäddar ramverket LDE, som kombinerar länk- och etikettinformation med innehållsinformation för att lära sig dokumentrepresentationer för klassificering.
Linked Document Embedding for Classification
{'venue': "CIKM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}