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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Learning to Classify Text Using a Few Labeled Examples

verfasst von : Francesco Colace, Massimo De Santo, Luca Greco, Paolo Napoletano

Erschienen in: Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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It is well known that supervised text classification methods need to learn from many labeled examples to achieve a high accuracy. However, in a real context, sufficient labeled examples are not always available. In this paper we demonstrate that a way to obtain a high accuracy, when the number of labeled examples is low, is to consider structured features instead of list of weighted words as observed features. The proposed vector of features considers a hierarchical structure, named a mixed Graph of Terms, composed of a directed and an undirected sub-graph of words, that can be automatically constructed from a set of documents through the probabilistic Topic Model.

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Metadaten
Titel
Learning to Classify Text Using a Few Labeled Examples
verfasst von
Francesco Colace
Massimo De Santo
Luca Greco
Paolo Napoletano
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-37186-8_13

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