I detta arbete föreslår vi en ny återgivning av text baserad på mönster som härrör från språkliga notationsdiagram. Vi använder en subgraph gruvalgoritm för att automatiskt härleda funktioner som frekventa subgrafer från annotationsgrafen. Denna process genererar ett mycket stort antal funktioner, av vilka många är starkt korrelerade. Vi föreslår en genetisk programmering baserad strategi för funktionskonstruktion som skapar ett fast antal starka klassificering prediktorer från dessa subgrafer. Vi utvärderar fördelarna med utvecklade strukturerade funktioner, när de används utöver bag-of-words funktioner, för en känsla klassificering uppgift.
Arora m.fl. REF ) använda en subgraph gruvalgoritm för att automatiskt härleda frekventa subgraph funktioner utöver påse-of-words funktioner.
Sentiment Classification using Automatically Extracted Subgraph Features
{'venue': 'Proceedings of the NAACL HLT 2010 Workshop on Computational Approaches to Analysis and Generation of Emotion in Text', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}