En vanlig representation som används i textkategorisering är påsen med ordmodell (alias. Modell för unigram). Att lära sig med just denna representation innebär vanligtvis en del förbearbetning, t.ex. Stoppord-bortskaffande, reträtt. Detta resulterar i en tydlig symbolisering av corpus. I detta arbete introducerar vi en logistisk regressionsstrategi där lärande innebär automatisk tokenisering. Detta gör att vi kan försvaga a-priori krävs kunskap om corpus och resulterar i en tokenization med variabel-längd (ord eller karaktär) n-gram som grundläggande tokens. Vi åstadkommer detta genom att lösa logistisk regression med hjälp av lutning uppstigning i utrymmet för alla ngrams. Vi visar att detta kan göras mycket effektivt med hjälp av en gren och bunden strategi som väljer den maximala lutning stigning riktning projiceras på en enda dimension (dvs. kandidat funktion). Även om utrymmet är mycket stort, vår metod tillåter oss att undersöka variabel-längd n-gram lärande. Vi demonstrerar effektiviteten i vår strategi jämfört med toppmoderna klassificeringar som används för textkategorisering såsom cyklisk koordinat nedstigning logistisk regression och stöd vektormaskiner.
al REF föreslog en logistisk regressionsmodell med N-gramfunktioner med variabel längd.
Fast logistic regression for text categorization with variable-length n-grams
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}