I detta dokument presenteras Domänrelevansskattning (DRE), en helt oövervakad textkategoriseringsteknik som bygger på en statistisk uppskattning av en texts relevans för en viss kategori. Vi använder en fördefinierad uppsättning kategorier (vi kallar dem domäner) som tidigare har förknippats med ORDNET ord sinnen. Med tanke på en viss domän skiljer DRE mellan relevanta och icke-relevanta texter med hjälp av en Gaussisk blandningsmodell som beskriver frekvensfördelningen av domänord i en storskalig corpus. Sedan, en Förväntning Maximering algoritm beräknar de parametrar som maximerar sannolikheten för modellen på empiriska data. Korrekt identifiering av textdomänen är en avgörande punkt för Domändriven disambigering, en oövervakad Word Sense Disambiguation (WSD) metodologi som endast använder domäninformation. DRE har därför utnyttjats och utvärderats inom ramen för en WSD-uppgift. Resultaten är jämförbara med resultaten från toppmoderna oövervakade WSD-system och visar att DRE ger ett viktigt bidrag.
Cliozzo et.al REF införde en uppskattning av domänrelevans (DRE) för att upptäcka domäner.
Unsupervised Domain Relevance Estimation For Word Sense Disambiguation
{'venue': 'SIGDAT Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}