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Systematic Construction of Hierarchical Classifier in SVM-based Text Categorization

机译:基于SVM文本分类的分层分类器的系统构建

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摘要

In a text categorization task, classification on some hierarchy of classes shows better results than the case without the hierarchy. In current environments where large amount of documents are divided into several subgroups with a hierarchy between them, it is more natural and appropriate to use a hierarchical classification method. We introduce a new internal node evaluation scheme which is very helpful to the development process of a hierarchical classifier. We also show that the hierarchical classifier construction method using this measure yields a classifier with better classification performance especially when applied to the classification task with large depth of hierarchy.
机译:在文本分类任务中,类的某些层次结构上的分类显示出比没有层次结构的情况的更好结果。 在当前环境中,大量文档分为几个子组,它们在它们之间具有层次结构,使用分层分类方法更自然和适当。 我们介绍了一种新的内部节点评估方案,非常有助于分层分类器的开发过程。 我们还表明,使用该测量的分层分类器构造方法产生了具有更好分类性能的分类器,特别是当应用于具有大深度层次结构的分类任务时。

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