RCV1: новая эталонная коллекция для исследований категоризации текстов
RCV1: A New Benchmark Collection for Text Categorization Research
2004-12-01
SCID: 54.1/mvww7ntj
Discuss with AI
бенчмарк классификации текстов RCV1Корпус Reuters Volume Iиерархические таксономии категорийкатегоризация новостных сообщенийметоды обучения с учителем
Figures from the paper
Abstract (AI)
Reuters Corpus Volume I (RCV1) — это архив, содержащий более 800 000 новостных сообщений информационного агентства, вручную распределённых по категориям и недавно предоставленных компанией Reuters, Ltd. для исследовательских целей. Использование этих данных в исследованиях по категоризации текстов требует детального понимания ограничений реального мира, в условиях которых эти данные создавались. На основе интервью с сотрудниками Reuters и изучения документации Reuters мы описываем политику кодирования и процедуры контроля качества, применявшиеся при создании данных RCV1, предполагаемую семантику иерархических таксономий категорий, а также исправления, необходимые для удаления ошибочных данных. Исходные данные мы обозначаем как RCV1-v1, а исправленные данные — как RCV1-v2. Мы проводим сравнительное тестирование нескольких широко используемых методов обучения с учителем на RCV1-v2, демонстрируя свойства этой коллекции, предлагая новые направления исследований и предоставляя базовые результаты для будущих работ. Подробные экспериментальные результаты по каждой категории, а также исправленные версии назначений категорий и структур таксономий доступны в онлайн-приложениях.
Key Findings
1
Подробные результаты экспериментов по каждой категории и исправленные версии данных доступны в онлайн-приложениях для поддержки будущих исследований.
2
После исправления ошибок исходная версия RCV1-v1 преобразована в RCV1-v2, включающую скорректированные назначения категорий и структуры таксономий.
3
RCV1 представляет собой эталонную коллекцию из более чем 800 000 вручную категоризированных новостных сообщений Reuters для исследований классификации текста.
4
На RCV1-v2 протестированы несколько широко используемых методов обучения с учителем, что обеспечивает базовые результаты и выявляет свойства коллекции.
5
В статье описываются реальные правила кодирования RCV1, процедуры контроля качества и предполагаемая семантика иерархических таксономий категорий.
Research Object
RCV1-v2 — исправленный архив более 800 000 вручную категоризированных новостных сообщений Reuters с иерархическими таксономиями категорий
Research Subject
Свойства коллекции и базовая эффективность методов обучения с учителем для категоризации текстов с учётом реальных ограничений кодирования и контроля качества
Publication Details
Publication Date
2004-12-01
Journal
Publisher
ISSN
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest