Textklassificering är ett brett studerat problem, och det kan anses vara löst för vissa domäner och under vissa omständigheter. Det finns dock scenarier som har fått liten eller ingen uppmärksamhet alls, trots dess relevans och tillämplighet. Ett av dessa scenarier är tidig textklassificering, där man behöver känna till dokumentets kategori genom att endast använda partiell information. Ett dokument behandlas som en sekvens av termer, och målet är att utforma en metod som kan göra förutsägelser så snabbt som möjligt. Betydelsen av denna variant av textklassificeringsproblemet är uppenbar inom områden som upptäckt av sexuella rovdjur, där man vill identifiera en gärningsman så tidigt som möjligt. I detta dokument analyseras lämpligheten hos standardnaiva Bayes-klassificeringen för att närma sig detta problem. Särskilt bedömer vi dess prestanda när vi klassificerar dokument efter att ha sett ett allt större antal termer. En enkel ändring av den vanliga naiva Bayes genomförande gör att vi kan göra förutsägelser med partiell information. Såvitt vi vet har Naïve Bayes inte använts för detta ändamål tidigare. Under en omfattande experimentell utvärdering visar vi hur effektiv klassificeringen är för tidig textklassificering. Dessutom visar vi att denna enkla lösning är mycket konkurrenskraftig jämfört med de modernaste metoder som är mer utvecklade. Vi förutser att vårt arbete kommer att bana väg för utvecklingen av effektivare tidiga textklassificeringsmetoder baserade på den naiva Bayes-formuleringen.
På senare tid har Ref föreslagit en enkel lösning för scenarier för tidig upptäckt genom att använda den naiva Bayes-klassificeringen.
Early text classification: a Naive solution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}