論文の概要: Knowledge-based Document Classification with Shannon Entropy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02363v1
• Date: Mon, 6 Jun 2022 05:39:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 17:05:57.573830
• Title: Knowledge-based Document Classification with Shannon Entropy
• Title（参考訳）: シャノンエントロピーを用いた知識に基づく文書分類
• Authors: AtMa P.O. Chan
• Abstract要約: そこで我々は,シャノン・エントロピーを用いた知識ベースモデルを提案し,情報の豊かさを計測し,一様で多様なキーワードマッチングを好む。 シャノンエントロピーは偽陽性率の一定レベルにおいてリコールを著しく改善することを示す。
• 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: Document classification is the detection specific content of interest in text documents. In contrast to the data-driven machine learning classifiers, knowledge-based classifiers can be constructed based on domain specific knowledge, which usually takes the form of a collection of subject related keywords. While typical knowledge-based classifiers compute a prediction score based on the keyword abundance, it generally suffers from noisy detections due to the lack of guiding principle in gauging the keyword matches. In this paper, we propose a novel knowledge-based model equipped with Shannon Entropy, which measures the richness of information and favors uniform and diverse keyword matches. Without invoking any positive sample, such method provides a simple and explainable solution for document classification. We show that the Shannon Entropy significantly improves the recall at fixed level of false positive rate. Also, we show that the model is more robust against change of data distribution at inference while compared with traditional machine learning, particularly when the positive training samples are very limited.
• Abstract（参考訳）: 文書分類は、テキスト文書における興味のある特定の内容を検出することである。 データ駆動型機械学習分類器とは対照的に、知識に基づく分類器はドメイン固有の知識に基づいて構築することができる。 一般的な知識に基づく分類器はキーワードの多量性に基づいて予測スコアを計算するが、一般的にはキーワードマッチングをゲージする際の指針原理が欠如しているためノイズ検出に悩まされる。 本稿では,情報の豊かさを計測し,一様で多様なキーワードマッチングを好む,シャノンエントロピーを備えた新しい知識ベースモデルを提案する。 正のサンプルを呼び出すことなく、このような手法は文書分類の単純かつ説明可能なソリューションを提供する。 シャノンエントロピーは偽陽性率の一定レベルでのリコールを著しく改善することを示した。 また,従来の機械学習に比べて,特に正のトレーニングサンプルが極めて限られている場合には,推論時のデータ分布の変化に対してより頑健であることを示す。

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