Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gzip versus bag-of-words for text classification with KNN

論文の概要: Gzip versus bag-of-words for text classification with KNN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15002v1
Date: Thu, 27 Jul 2023 16:57:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-28 13:40:31.464124
Title: Gzip versus bag-of-words for text classification with KNN
Title（参考訳）: KNNを用いたテキスト分類におけるGzip vs. bag-of-words
Authors: Juri Opitz
Abstract要約: より簡単な方法で、類似あるいはより良い効率が達成できることを示し、テキスト圧縮は不要である可能性がある。単純な'bag-of-words'マッチングは、類似またはより良い精度を実現し、より効率的であることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.987581730476023
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The effectiveness of compression distance in KNN-based text classification ('gzip') has recently garnered lots of attention. In this note, we show that similar or better effectiveness can be achieved with simpler means, and text compression may not be necessary. Indeed, we find that a simple 'bag-of-words' matching can achieve similar or better accuracy, and is more efficient.
Abstract（参考訳）: KNNベースのテキスト分類(gzip)における圧縮距離の有効性は近年注目されている。本報告では, より簡単な方法で類似あるいはより良い効率が達成でき, テキスト圧縮は不要であることを示す。実際、単純な 'bag-of-words' マッチングは、同等またはより良い精度を達成でき、より効率的である。

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