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Erschienen in:
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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

Threshold Text Classification with Kullback–Leibler Divergence Approach

verfasst von : Hiep Xuan Huynh, Cang Anh Phan, Tu Cam Thi Tran, Hai Thanh Nguyen, Dinh Quoc Truong

Erschienen in: Machine Learning and Mechanics Based Soft Computing Applications

Verlag: Springer Nature Singapore

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Abstract

Text classification based on thresholds belongs to the supervised learning method which assigns text material to predefined classes or categories based on different thresholds with divergence approach. These categories are identified by a set of documents trained by an automated algorithm. This work presents an approach of text classification using an automatic keyword extraction algorithm based on the Kullback–Leibler divergence approach. The proposed method is evaluated on 2000 documents in Vietnamese, covering ten topics, collected from various e-journals and news portal Web sites including vietnamnet.vn, vnexpress.net, and so on to generate a completely new set of keywords. Such keywords, then, are leveraged to categorize the topic of new text documents. The obtained results verifying the practicality of our approach are feasible as well as outperform the state-of-the-art method.

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Metadaten
Titel
Threshold Text Classification with Kullback–Leibler Divergence Approach
verfasst von
Hiep Xuan Huynh
Cang Anh Phan
Tu Cam Thi Tran
Hai Thanh Nguyen
Dinh Quoc Truong
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Machine Learning and Mechanics Based Soft Computing Applications

Print ISBN: 978-981-19-6449-7

Electronic ISBN: 978-981-19-6450-3

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-19-6450-3_2

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