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題名 | 分類不一致對文件自動分類效果的影響=The Effect of Inconsistency in Training Data on Automatic Text Categorization |
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作者姓名(中文) | 曾元顯; | 書刊名 | 大學圖書館 |
卷期 | 9:1 民94.03 |
頁次 | 頁2-19 |
分類號 | 023.3 |
關鍵詞 | 文件分類; 一致性; 分類測試集; 主題分析; 複本偵測; Document classification; Consistency; Test collection for categorization; Subject analysis; Duplicate detection; |
語文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 本文探討分類不一致對自動分類成效的影響。經由近似文件的自動偵測,以及兩種分類方法針對兩個測試文件集做的比較實驗,本文發現:訓練資料的分類不一致性,即便高達34%,幾乎也不會的分類器的成效。此項發現,其重要的意涵是,即便過去的研究使用了一致性不高的測試集做實驗,其結論仍舊是有效的。當然,分類不一致性高的資料,拿來訓練後,不管分類器好壞,其得到的分類成效都是比較低的。除了以上發現外,本文也介紹了一套中文分類測試集,免費提供各界研究使用。另外,作者也提出了一套偵測複本或相似文件的可靠方法,與過去的方法比較,此方法可以測過去方法所無法偵測到的相似文件。 |
英文摘要 | This article discusses the effect of inconsistency in training data on the performance of text classifiers. Our experiments show that the inconsistency, even reaching a level as high as 34%, hardly affects the effectiveness of the classifiers. Better classifiers perform better independent of duplicates and label inconsistency. The implication is that past experiments (especially on the Reuters-21578 collection) remain valid. In the experiment process, the author proposes a duplicate detection technique that is far effective than previous ones. A new Chinese test collection for text categorization is also introduced for general free download. |
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