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/2307.15002v3
Date: Tue, 1 Aug 2023 10:10:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-02 11:34:31.778490
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: 本稿では,より単純な手段も有効であり,圧縮は不要であることを示す。実際、'bag-of-words'マッチングは類似またはより良い結果を得ることができ、より効率的である。
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 simpler means can also be effective, and compression may not be needed. Indeed, a 'bag-of-words' matching can achieve similar or better results, 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。本稿では,より単純な手段も有効であり,圧縮は不要であることを示す。実際、'bag-of-words'マッチングは類似またはより良い結果を得ることができ、より効率的である。

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