I detta dokument beskrivs en ny metod för att lära sig termviktningssystem inom ramen för textklassificeringen. I text mining en TWS bestämmer hur dokument kommer att representeras i en vektor utrymme modell, innan tillämpa en klassificering. Godtagbar prestanda har erhållits med standard TWS (t.ex. Booleska och termfrekvenssystem), men definitionen av TWS har traditionellt varit en konst. Dessutom är det fortfarande en svår uppgift att avgöra vad som är det bästa TWS för ett visst problem och det är ännu inte klart om bättre system, än de som för närvarande finns tillgängliga, kan skapas genom att kombinera kända TWS. Vi föreslår i denna artikel ett genetiskt program som syftar till att lära sig effektiva TWS som kan förbättra prestanda för nuvarande system i textklassificering. Det genetiska programmet lär sig att kombinera en uppsättning grundläggande enheter för att ge upphov till diskriminerande TWS. Vi rapporterar en omfattande experimentell studie med datauppsättningar från tematisk och icke-tematisk textklassificering samt från bildklassificering. Vår studie visar giltigheten av den föreslagna metoden; i själva verket visar vi att TWS lärde sig med det genetiska programmet överträffa traditionella system och andra * Motsvarande författare. E-postadresser: humojair@inaoep.mx (Hugo Jair Escalante), mauricio.garcia.cs@gmail.com (Mauricio A. García-Limón), a.morales@inaoep.mx (Alicia Morales-Reyes), mgraffg@gmail.com (Mario Graff), mmontesg@inaoep.mx (Manuel Montes-y-Gómez), emorales@inaoep.mx (Eduardo F. Morales) 8 oktober 2014 TWS föreslås i nya verk. Dessutom visar vi att TWS som lärts från en specifik domän effektivt kan användas för andra uppgifter.
Escalante m.fl. REF presenterar ett tillvägagångssätt för att förbättra prestandan hos klassiska termviktningssystem med hjälp av genetisk programmering.
Term-Weighting Learning via Genetic Programming for Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}