Forskningens fokus i textklassificeringen har utvidgats från enkel ämnesidentifiering till mer utmanande uppgifter som opinionsbildning/modalitetsidentifiering. Tyvärr överskrider de senare målen förmågan hos den traditionella ordrepresentationsmetoden, och det krävs en rikare, mer strukturell representation. Följaktligen måste inlärningsalgoritmer skapas som kan hantera de strukturer som observeras i texter. I detta dokument föreslår vi en Boosting-algoritm som fångar in understrukturer inbäddade i texter. Förslaget består av i) beslutstumpar som använder delträd som funktioner och ii) Boosting-algoritmen som använder subtree-baserade beslutstumpar som svaga inlärare. Vi diskuterar också relationen mellan vår algoritm och SVM med trädkärna. Två experiment om klassificering av yttrande/modalitet bekräftar att delträdets egenskaper är viktiga.
Kudo REF utvecklade beslutstumpar, som kan fånga in understrukturer inbäddade i text (t.ex. ordbaserat beroende), och föreslog att delträdets egenskaper är viktiga för klassificeringen av åsikter/modalitet.
A Boosting Algorithm For Classification Of Semi-Structured Text
{'venue': 'SIGDAT Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}