A new vector representation of short texts for classification
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 2 (31 مارس/آذار 2020)، ص ص. 241-249، 9ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)
الملخص EN
Short and sparse characteristics and synonyms and homonyms are main obstacles for short-text classification.
In recent years, research on short-text classification has focused on expanding short texts but has barely guaranteed the validity of expanded words.
This study proposes a new method to weaken these effects without external knowledge.
The proposed method analyses short texts by using the topic model based on Latent Dirichlet Allocation (LDA), represents each short text by using a vector space model and presents a new method to adjust the vector of short texts.
In the experiments, two open short-text data sets composed of google news and web search snippets are utilised to evaluate the classification performance and prove the effectiveness of our method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Yangyang& Liu, Bo. 2020. A new vector representation of short texts for classification. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 2, pp.241-249.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-954659
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Yangyang& Liu, Bo. A new vector representation of short texts for classification. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 2 (Mar. 2020), pp.241-249.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-954659
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Yangyang& Liu, Bo. A new vector representation of short texts for classification. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 2, pp.241-249.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-954659
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 248-249
رقم السجل
BIM-954659
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