De flesta klassificeringsalgoritmer är bäst på att kategorisera webbdokumenten i några kategorier, såsom de två översta nivåerna i Open Directory Project. En sådan klassificeringsmetod ger inte användaren särskilt detaljerad ämnesrelaterad klassinformation eftersom de två första nivåerna ofta är för grova. Det är dock känt att klassificeringen i en storskalig hierarki är oåtkomlig för många målkategorier med tvärlänkade relationer mellan dem. I detta dokument föreslår vi en ny strategi för djupklassificering för att kategorisera webbdokument i kategorier i en storskalig taxonomi. Tillvägagångssättet består av två steg: ett sökstadium och ett klassificeringsstadium. I det första steget används en kategorisökningsalgoritm för att förvärva kategorikandidater för ett visst dokument. Baserat på kategorikandidaterna beskär vi den storskaliga hierarkin för att fokusera vårt klassificeringsarbete på en liten delmängd av den ursprungliga hierarkin. Till följd av detta tränas klassificeringsmodellen på den lilla undergruppen innan den tillämpas för att tilldela kategorin för ett nytt dokument. Eftersom kategorikandidaterna är tillräckligt nära varandra i hierarkin utnyttjas en statistisk språkbaserad klassificering med n-gramfunktioner. Dessutom kan taxonomistrukturen utnyttjas i detta skede för att förbättra klassificeringens prestanda. Vi demonstrerar prestandan hos våra föreslagna algoritmer på Open Directory-projektet med över 130.000 kategorier. Experimentella resultat visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt kan nå 51,8% på mätningen av Mi-F1 på femte nivån, vilket är 77,7% förbättring jämfört med top-down-baserade SVM-klassificeringsalgoritmer.
I REF Xue et al föreslås en djupklassificeringsmetod som består av två steg: i det första steget används en kategorisökning för att få fram en uppsättning kandidater till testdokumentet som sedan används för att beskära hierarkin och utbilda en klassificerare.
Deep classification in large-scale text hierarchies
{'venue': "SIGIR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}