Применение контекстных векторов в классификации текстовых документов

Аннотация

В работе представлен подход к решению задачи классификации текстовых документов на базе классификатора k-ближайших соседей с использованием информации о значениях слов, полученных из словаря WordNet методом контекстных векторов. Полученные в ходе экспериментов результаты подтверждают эффективность предложенного подхода.

• классификация текстовых документов
• разрешение лексической многозначности
• контекстный вектор
• WordNet

Для цитирования

Литература

1. Sebastiani F. Text Categorization // Text Mining and Its Applications. - 2005. P.109-129.
2. Barak L., Dagan I. Shnarch E. Text categorization from category name via lexical reference // Proceedings of Human Language Technologies. - 2009. P.33-36.
3. Gomez J.M., Buenaga M., Urena L.A., Martin M.T., Garcia M. Integrating Lexical Knowledge in Learning-Based Text Categorization // Proceedings of the 6th International Conference on the Statistical Analysis of Textual Data. - 2002. 10 p.
4. Gomez J.M., Buenaga M. Integrating a Lexical Database and a Training Collection for Text Categorization // Proceedings of ACL-EACL. - 1997. 12 p.
5. Patwardhan S., Pedersen T. Using WordNet-based context vectors to estimate the semantic relatedness of concepts // EACL 2006 Workshop Making Sense of Sense. - 2006. P.1-8.
6. Schutze H. Automatic word sense discrimination // Computational Linguistics. - 1998. - V. 24. P.97-123.
7. Yang Y. Expert network: effective and efficient learning from human decisions in text categorization and retrieval // Proceedings of SGIR-94. - 1994. - P.13-22.
8. Lewis D. The Reuters-21578 text categorization test collection. - 1999. E-print: <http://www.daviddlewis.com/resources/testcollections/reuters21578/>
9. T.G. Rose, M. Stevenson and M. Whitehead. The Reuters Corpus Volume 1 - from Yesterday's News to Tomorrow's Language Resources // Third International Conference on Language Resources and Evaluation. - 2002. 7 p.