論文の概要: An Enhancement of Jiang, Z., et al.s Compression-Based Classification Algorithm Applied to News Article Categorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14444v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 10:50:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:28:05.773381
• Title: An Enhancement of Jiang, Z., et al.s Compression-Based Classification Algorithm Applied to News Article Categorization
• Title（参考訳）: ニュース記事分類に応用したJiang,Z.などの圧縮に基づく分類アルゴリズムの強化
• Authors: Sean Lester C. Benavides, Cid Antonio F. Masapol, Jonathan C. Morano, Dan Michael A. Cortez,
• Abstract要約: 本研究は,テキスト間の意味的類似性を検出する際の限界に対処することで,Jiangらによる圧縮に基づく分類アルゴリズムを強化する。 提案された改善は、ユニグラム抽出と最適化された結合に焦点を当て、ドキュメント全体の圧縮への依存を排除した。 さまざまなサイズと複雑さのデータセットに対する実験の結果、平均精度は5.73%向上し、長いドキュメントを含むデータセットでは最大11%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study enhances Jiang et al.'s compression-based classification algorithm by addressing its limitations in detecting semantic similarities between text documents. The proposed improvements focus on unigram extraction and optimized concatenation, eliminating reliance on entire document compression. By compressing extracted unigrams, the algorithm mitigates sliding window limitations inherent to gzip, improving compression efficiency and similarity detection. The optimized concatenation strategy replaces direct concatenation with the union of unigrams, reducing redundancy and enhancing the accuracy of Normalized Compression Distance (NCD) calculations. Experimental results across datasets of varying sizes and complexities demonstrate an average accuracy improvement of 5.73%, with gains of up to 11% on datasets containing longer documents. Notably, these improvements are more pronounced in datasets with high-label diversity and complex text structures. The methodology achieves these results while maintaining computational efficiency, making it suitable for resource-constrained environments. This study provides a robust, scalable solution for text classification, emphasizing lightweight preprocessing techniques to achieve efficient compression, which in turn enables more accurate classification.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,テキスト間の意味的類似性を検出する際の限界に対処することで,Jiangらによる圧縮に基づく分類アルゴリズムを強化する。 提案された改善は、文書圧縮全体への依存を排除し、ユニグラム抽出と最適化された結合に焦点を当てている。 抽出したユニグラムを圧縮することにより、アルゴリズムはgzip固有のスライディングウインドウ制限を緩和し、圧縮効率と類似度検出を改善した。 最適化された結合戦略は、ユニグラムの結合と直接結合を置き換え、冗長性を低減し、正規化圧縮距離(NCD)計算の精度を高める。 さまざまなサイズと複雑さのデータセットに対する実験の結果、平均精度は5.73%向上し、長いドキュメントを含むデータセットでは最大11%向上した。 特に、これらの改善は、高ラベルの多様性と複雑なテキスト構造を持つデータセットでより顕著である。 この手法は計算効率を保ちながらこれらの結果を達成し、資源に制約のある環境に適合する。 この研究は、テキスト分類のための堅牢でスケーラブルなソリューションを提供し、効率的な圧縮を実現するために軽量な前処理技術を強調し、それによってより正確な分類が可能になる。

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