A Compressive Sensing Model for Speeding Up Text Classification
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Text classification plays an important role in various applications of big data by automatically classifying massive text documents.
However, high dimensionality and sparsity of text features have presented a challenge to efficient classification.
In this paper, we propose a compressive sensing- (CS-) based model to speed up text classification.
Using CS to reduce the size of feature space, our model has a low time and space complexity while training a text classifier, and the restricted isometry property (RIP) of CS ensures that pairwise distances between text features can be well preserved in the process of dimensionality reduction.
In particular, by structural random matrices (SRMs), CS is free from computation and memory limitations in the construction of random projections.
Experimental results demonstrate that CS effectively accelerates the text classification while hardly causing any accuracy loss.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shen, Kelin& Hao, Peinan& Li, Ran. 2020. A Compressive Sensing Model for Speeding Up Text Classification. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138943
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shen, Kelin…[et al.]. A Compressive Sensing Model for Speeding Up Text Classification. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138943
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shen, Kelin& Hao, Peinan& Li, Ran. A Compressive Sensing Model for Speeding Up Text Classification. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138943
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138943
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر