I detta dokument föreslås en motsvarande teknik för att lära sig orsakssamband mellan orddrag och klassetiketter i dokumentklassificeringen. Målet är att identifiera mer meningsfulla och generaliserade egenskaper än med enbart korrelationsmetoder. Experiment med känsloklassificering visar att den föreslagna metoden identifierar tolkningsbara ordbindningar med känsla och förbättrar klassificeringsprestandan i de flesta fall. Den föreslagna metoden för urval av funktioner är särskilt effektiv när den tillämpas på out-of-domändata.
REF tog itu med problemet med att lära sig orsakssamband mellan ordfunktioner och klassetiketter genom att använda benägenhetsmatchning för att analysera känslor.
Feature Selection as Causal Inference: Experiments with Text Classification
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}