Abstract-increasingly stora dokumentsamlingar kräver förbättrad information bearbetningsmetoder för att söka, hämta och organisera text. Centralt för dessa informationsbehandlingsmetoder är dokumentklassificeringen, som har blivit en viktig tillämpning för övervakad inlärning. På senare tid har de traditionella kontrollerade klassificeringarna försämrats i takt med att antalet dokument har ökat. Detta beror på att antalet dokument har ökat i takt med att antalet kategorier har ökat. I detta dokument behandlas detta problem på ett annat sätt än de nuvarande klassificeringsmetoderna för dokument som ser problemet som klassificering i flera klasser. Istället utför vi hierarkisk klassificering med hjälp av ett tillvägagångssätt som vi kallar Hierarchical Deep Learning for Text Classification (HDLTex). HDLTex använder högar av djupinlärning arkitekturer för att ge specialiserad förståelse på varje nivå av dokumenthierarkin.
En annan hierarkisk modell för textklassificering presenteras i REF där de använder högar av djupinlärningsarkitekturer för att tillhandahålla förbättrad dokumentklassificering på varje nivå i dokumenthierarkin.
HDLTex: Hierarchical Deep Learning for Text Classification
{'venue': '2017 16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)', 'journal': '2017 16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}