論文の概要: The Text Classification Pipeline: Starting Shallow going Deeper

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00174v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 23:01:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 16:54:31.36663
• Title: The Text Classification Pipeline: Starting Shallow going Deeper
• Title（参考訳）: テキスト分類パイプライン: より深層化を始める
• Authors: Marco Siino, Ilenia Tinnirello, Marco La Cascia,
• Abstract要約: テキスト分類(TC)は自然言語処理(NLP)の領域の基盤となる。 このモノグラフは、TCパイプラインの詳細な調査を提供し、特にTCモデル全体のパフォーマンスに対する各コンポーネントの影響を評価することに重点を置いています。 パイプラインには、最先端データセット、テキスト前処理技術、テキスト表現方法、分類モデル、評価指標、現在の結果、今後のトレンドが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.97309503788908
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text Classification (TC) stands as a cornerstone within the realm of Natural Language Processing (NLP), particularly when viewed through the lens of computer science and engineering. The past decade has seen deep learning revolutionize TC, propelling advancements in text retrieval, categorization, information extraction, and summarization. The scholarly literature is rich with datasets, models, and evaluation criteria, with English being the predominant language of focus, despite studies involving Arabic, Chinese, Hindi, and others. The efficacy of TC models relies heavily on their ability to capture intricate textual relationships and nonlinear correlations, necessitating a comprehensive examination of the entire TC pipeline. This monograph provides an in-depth exploration of the TC pipeline, with a particular emphasis on evaluating the impact of each component on the overall performance of TC models. The pipeline includes state-of-the-art datasets, text preprocessing techniques, text representation methods, classification models, evaluation metrics, current results and future trends. Each chapter meticulously examines these stages, presenting technical innovations and significant recent findings. The work critically assesses various classification strategies, offering comparative analyses, examples, case studies, and experimental evaluations. These contributions extend beyond a typical survey, providing a detailed and insightful exploration of TC.
• Abstract（参考訳）: テキスト分類(TC)は、特にコンピュータ科学と工学のレンズを通して見る場合、自然言語処理(NLP)の領域の基盤となる。 過去10年間、ディープラーニングはTCに革命をもたらし、テキスト検索、分類、情報抽出、要約の進歩を促してきた。 学術文献はデータセット、モデル、評価基準に富み、アラビア語、中国語、ヒンディー語などを含む研究にもかかわらず、英語が主要言語である。 TCモデルの有効性は、複雑なテキスト関係と非線形相関を捉える能力に大きく依存しており、TCパイプライン全体の包括的な検査が必要である。 このモノグラフは、TCパイプラインの詳細な調査を提供し、特にTCモデル全体のパフォーマンスに対する各コンポーネントの影響を評価することに重点を置いています。 パイプラインには、最先端データセット、テキスト前処理技術、テキスト表現方法、分類モデル、評価指標、現在の結果、今後のトレンドが含まれている。 各章は、これらのステージを慎重に調べ、技術的革新と最近の顕著な発見を提示する。 この研究は様々な分類戦略を批判的に評価し、比較分析、例、事例研究、実験的評価を提供する。 これらのコントリビューションは、典型的な調査を超えて、TCの詳細と洞察に富んだ調査を提供する。

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