I många webbapplikationer, såsom bloggklassificering och nyhetsgruppsklassificering, är det ont om märkta data. Det händer ofta att få märkta data i en ny domän är dyrt och tidskrävande, medan det kan finnas gott om märkta data i en relaterad men annorlunda domän. Traditionella metoder för textklassificering klarar inte av att lära sig på olika områden. I detta dokument föreslår vi en ny cross-domain textklassificeringsalgoritm som utvidgar den traditionella probabilistiska latent semantisk analys (PLSA) algoritm för att integrera märkta och omärkta data, som kommer från olika men relaterade domäner, till en enhetlig probabilistisk modell. Vi kallar denna nya modell för Topic-bridged PLSA, eller TPLSA. Genom att utnyttja de gemensamma ämnena mellan två domäner överför vi kunskap över olika domäner genom en ämnesbro för att hjälpa textklassificeringen i måldomänen. En unik fördel med vår metod är dess förmåga att maximalt minera kunskap som kan överföras mellan domäner, vilket resulterar i överlägsen prestanda jämfört med andra toppmoderna textklassificeringsmetoder. Experimentell utvärdering av olika typer av datauppsättningar visar att vår föreslagna algoritm kan förbättra prestandan för cross-domain textklassificering avsevärt.
Till exempel försökte Ref studera problemet med textklassificering över huvudområden genom att utvidga PLSA till att integrera märkta och omärkta data.
Topic-bridged PLSA for cross-domain text classification
{'venue': "SIGIR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}