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Semantic Role-based Representations in Text Classification

Texto completo
Autor(es):
Sinoara, Roberta A. ; Rossi, Rafael G. ; Rezende, Solange O. ; IEEE
Número total de Autores: 4
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: 2016 23RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR); v. N/A, p. 6-pg., 2016-01-01.
Resumo

Although good results for automatic text classification can be achieved with the use of bag-of-words representation, this model is not suitable for all classification problems and richer text representations can be required. In this paper, we proposed two text representation models based on semantic role labels and analyzed them in text classification scenarios. We also evaluated the combination of bag-of-words with a semantic representation considering ensemble multi-view strategies. We explored different classification problems for two text collections and pointed out situations that require more than a bag-of-words. The experimental evaluation indicates that the combination of bag-of-words and a text representation based on semantic role labels can improve text classification accuracies. (AU)

Processo FAPESP: 16/07620-2 - Representação Semântica para Classificação de Textos
Beneficiário:Roberta Akemi Sinoara
Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Processo FAPESP: 14/08996-0 - Aprendizado de máquina para WebSensors: algoritmos e aplicações
Beneficiário:Solange Oliveira Rezende
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
Processo FAPESP: 11/12823-6 - Extraindo padrões de coleções de documentos textuais utilizando redes heterogêneas
Beneficiário:Rafael Geraldeli Rossi
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
Processo FAPESP: 13/14757-6 - Incorporação da semântica na construção de websensors
Beneficiário:Roberta Akemi Sinoara
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado