論文の概要: Supervised Text Classification using Text Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13832v2
• Date: Mon, 30 Nov 2020 19:53:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 14:07:46.696303
• Title: Supervised Text Classification using Text Search
• Title（参考訳）: テキスト検索を用いた教師付きテキスト分類
• Authors: Nabarun Mondal, Mrunal Lohia
• Abstract要約: 著者は、事前にラベル付けされたテキストデータの分類を正確に予測できる産業標準アルゴリズムのクラスを記述している。 これらのアルゴリズムは、適切なチームへの発行チケットのルーティングを自動化するために使用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Supervised text classification is a classical and active area of ML research. In large enterprise, solutions to this problem has significant importance. This is specifically true in ticketing systems where prediction of the type and subtype of tickets given new incoming ticket text to find out optimal routing is a multi billion dollar industry. In this paper authors describe a class of industrial standard algorithms which can accurately ( 86\% and above ) predict classification of any text given prior labelled text data - by novel use of any text search engine. These algorithms were used to automate routing of issue tickets to the appropriate team. This class of algorithms has far reaching consequences for a wide variety of industrial applications, IT support, RPA script triggering, even legal domain where massive set of pre labelled data are already available.
• Abstract（参考訳）: 教師付きテキスト分類はML研究の古典的かつ活発な分野である。 大企業では、この問題に対する解決策が重要である。 これは、最適なルーティングを見つけるための新しいチケットテキストが与えられたチケットの種類とサブタイプの予測が数十億ドルの産業であるチケットシステムにおいて特に当てはまる。 本稿では,先行ラベル付きテキストデータから得られたテキストの分類を,新しいテキスト検索エンジンを用いて正確に(86\%以上)予測できる産業標準アルゴリズムのクラスについて述べる。 これらのアルゴリズムは、適切なチームへの発行チケットのルーティングを自動化するために使われた。 この種のアルゴリズムは、幅広い産業アプリケーション、ITサポート、RPAスクリプトのトリガー、さらには大量のラベル付きデータがすでに利用可能である法的な領域においても、はるかに大きな成果を上げています。

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