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A Probabilistic Neighbourhood Translation Approach for Non-standard Text Categorisation

机译：一种非标准文本分类的概率邻域翻译方法

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摘要

The need for non-standard text categorisation, i.e. based on some subtle criterion other than topics, may arise in various circumstances. In this study, we consider written responses to a standardised psychometric test for determining the personality trait of human subjects. A number of state-of-the-art text classifiers that have been very successful in standard topic-based classification problems turn out to perform poorly in this task. Here we propose a very simple probabilistic approach, which is able to achieve accurate predictions, and demonstrates this peculiar problem is still solvable by simple statistical text representation means. We then extend this approach to include a latent variable, in order to obtain additional explanatory information beyond a black-box prediction.
机译：在各种情况下可能会需要非标准的文本分类，即基于除主题之外的一些细微标准。在这项研究中，我们考虑对确定人的人格特征的标准化心理测验的书面回答。在基于主题的标准分类问题中非常成功的许多最新文本分类器在此任务中的执行效果很差。在这里，我们提出了一种非常简单的概率方法，该方法能够实现准确的预测，并证明通过简单的统计文本表示方法仍可以解决该特殊问题。然后，我们将这种方法扩展为包括一个潜在变量，以获得除黑盒预测之外的其他解释信息。

著录项

  • 来源
    《Discovery science》|2008年|332-343|共12页
  • 会议地点 Budapest(HU);Budapest(HU)
  • 作者

    Ata Kaban;

  • 作者单位

    School of Computer Science, The University of Birmingham, Birmingham, B15 2TT, UK;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 人工智能理论;
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