【24h】

Formalizing the Get-Specific Document Classification Algorithm

机译:正式化特定于文档的分类算法

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摘要

The paper represents a first attempt to formalize the get-specific document classification algorithm and to fully automate it through reasoning in a propositional concept language without requiring user involvement or a training dataset. We follow a knowledge-centric approach and convert a natural language hierarchical classification into a formal classification, where the labels are defined in the concept language. This allows us to encode the get-specific algorithm as a problem in the concept language. The reported experimental results provide evidence of practical applicability of the proposed approach.
机译:本文代表了一种形式化的尝试,即形式化获取特定文档的分类算法,并通过使用命题概念语言进行推理使其完全自动化,而无需用户参与或训练数据集。我们遵循以知识为中心的方法,并将自然语言的层次分类转换为形式分类,其中标签在概念语言中定义。这使我们可以将获取特定算法编码为概念语言中的问题。报告的实验结果提供了该方法的实际适用性的证据。

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