論文の概要: Identifying Documents In-Scope of a Collection from Web Archives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00611v1
- Date: Wed, 2 Sep 2020 16:22:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-22 18:42:45.159204
- Title: Identifying Documents In-Scope of a Collection from Web Archives
- Title（参考訳）: webアーカイブからのコレクションのスコープ内文書の識別
- Authors: Krutarth Patel, Cornelia Caragea, Mark Phillips, Nathaniel Fox
- Abstract要約: 本研究では,機械学習モデルと深層学習モデルの両方と,文書全体や文書の特定部分から抽出した"言葉の袋"(BoW)の特徴について検討する。
評価は3つの異なるWebアーカイブから作成した3つのデータセットに焦点をあてる。
実験の結果,文書の特定の部分のみに焦点をあてたBoW分類器は,全3つのデータセットで比較した手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.34941845795198
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Web archive data usually contains high-quality documents that are very useful
for creating specialized collections of documents, e.g., scientific digital
libraries and repositories of technical reports. In doing so, there is a
substantial need for automatic approaches that can distinguish the documents of
interest for a collection out of the huge number of documents collected by web
archiving institutions. In this paper, we explore different learning models and
feature representations to determine the best performing ones for identifying
the documents of interest from the web archived data. Specifically, we study
both machine learning and deep learning models and "bag of words" (BoW)
features extracted from the entire document or from specific portions of the
document, as well as structural features that capture the structure of
documents. We focus our evaluation on three datasets that we created from three
different Web archives. Our experimental results show that the BoW classifiers
that focus only on specific portions of the documents (rather than the full
text) outperform all compared methods on all three datasets.
- Abstract（参考訳）: Webアーカイブデータは通常、科学的デジタルライブラリや技術レポートのリポジトリなど、特別なドキュメントのコレクションを作成するのに非常に有用な高品質なドキュメントを含んでいる。
これにより、Webアーカイブ機関が収集した膨大な数の文書のうち、コレクションの興味ある文書を識別する自動的なアプローチがかなり必要となる。
本稿では,Webアーカイブデータから興味ある文書を識別する上で,最も優れた学習モデルと特徴表現について検討する。
具体的には、機械学習モデルとディープラーニングモデルの両方と、文書全体または文書の特定の部分から抽出された「単語の袋」(bow)特徴と、文書の構造をキャプチャする構造特徴について研究する。
評価は3つの異なるWebアーカイブから作成した3つのデータセットに焦点を当てる。
実験の結果,文書の特定の部分のみに焦点をあてたBoW分類器は,全3つのデータセットで比較した手法よりも優れていた。
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