Abstrakt. Detta dokument presenterar en metod för att automatiskt ämne index fulltext dokument med flera etiketter baserade på binära stöd vektor maskiner (SVM). Syftet var att testa tillämpligheten av SVMs med en verklig värld dataset. Vi har också undersökt möjligheten att införliva flerspråkig bakgrundskunskap, som representeras i tesauri eller ontologier, i vår textdokumentrepresentation för indexeringsändamål. Testet för våra utvärderingar har sammanställts från en omfattande dokumentbas som upprätthålls av FN:s livsmedels- och jordbruksorganisation (FAO). Empiriska resultat visar att SVM är en bra metod för automatisk klassificering av dokument på flera språk.
Lauser och Hotho REF indexerade fulltextdokument i jordbruksområdet med binära stöd vektormaskiner (SVM).
Automatic Multi-label Subject Indexing in a Multilingual Environment
{'venue': 'ECDL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}