論文の概要: Text Classification: A Review, Empirical, and Experimental Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12982v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 08:17:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-28 15:44:34.509195
• Title: Text Classification: A Review, Empirical, and Experimental Evaluation
• Title（参考訳）: テキスト分類 : レビュー・経験的・実験的評価
• Authors: Kamal Taha, Paul D. Yoo, Chan Yeun, Aya Taha
• Abstract要約: 既存の調査論文は、テキスト分類のためのアルゴリズムを幅広いクラスに分類している。 アルゴリズムを階層的にきめ細かなクラスと特定のテクニックに分類する,新しい方法論の分類法を導入する。 本研究は,本手法をテキスト分類アルゴリズムの分類に利用した最初の調査である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.341806147715478
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The explosive and widespread growth of data necessitates the use of text classification to extract crucial information from vast amounts of data. Consequently, there has been a surge of research in both classical and deep learning text classification methods. Despite the numerous methods proposed in the literature, there is still a pressing need for a comprehensive and up-to-date survey. Existing survey papers categorize algorithms for text classification into broad classes, which can lead to the misclassification of unrelated algorithms and incorrect assessments of their qualities and behaviors using the same metrics. To address these limitations, our paper introduces a novel methodological taxonomy that classifies algorithms hierarchically into fine-grained classes and specific techniques. The taxonomy includes methodology categories, methodology techniques, and methodology sub-techniques. Our study is the first survey to utilize this methodological taxonomy for classifying algorithms for text classification. Furthermore, our study also conducts empirical evaluation and experimental comparisons and rankings of different algorithms that employ the same specific sub-technique, different sub-techniques within the same technique, different techniques within the same category, and categories
• Abstract（参考訳）: データの爆発的かつ広範な成長は、膨大なデータから重要な情報を抽出するためにテキスト分類を使用する必要がある。 その結果,古典的テキスト分類法と深層学習的テキスト分類法の両方の研究が急増した。 文献で提案された多くの手法にもかかわらず、包括的で最新の調査の必要性は依然として迫られている。 既存の調査論文では、テキスト分類のアルゴリズムを幅広いクラスに分類しており、無関係なアルゴリズムの誤分類や、同じメトリクスを用いた品質や行動の誤った評価につながる可能性がある。 そこで本研究では,アルゴリズムを階層的に細粒度クラスや特定の手法に分類する手法的分類法を提案する。 分類には方法論のカテゴリ、方法論のテクニック、方法論のサブテクニックが含まれる。 本研究は,本手法をテキスト分類アルゴリズムの分類に利用した最初の調査である。 さらに,本研究では,同一の特定のサブテクニック,同一のテクニック,同一のカテゴリ内の異なるテクニック,およびカテゴリを用いて,異なるアルゴリズムの試験的評価と比較およびランク付けを行う。

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