Latent Semantic Analysis Boosted Convolutional Neural Networks for Document Classification
Notice bibliographique
Résumé
Convolutional neural networks (CNNs) have been shown to be effective in document classification tasks. CNNs can be setup using various architectures with many different parameter settings, which may make them difficult to implement. For many document classification tasks, data transformed with ngrams (typically using uni, bi, and trigrams) and term-frequency inverse-document-frequency (TFIDF) weighting are still considered effective baseline models when used with linear classifiers such as logistic regression, especially in smaller datasets with less than 500K observations. A parsimonious CNN baseline model for sentiment classification should replicate the easy use of linear methods. In this study, we introduce a Latent Semantic Analysis (LSA) based CNN model, in which natively trained LSA word vectors are used as input into parallel 1-dimensional convolutional layers (1D-CNNs). The LSA word vector model is obtained by applying singular value decomposition (SVD) on the data transformed by a unigram and TFIDF weighting. Thus, the convolutional layers are designed with window sizes that are best suited for LSA word vectors. This parsimonious LSA -based CNN model exceeds the accuracy of all linear classifiers utilizing ngrams with TFIDF on all analyzed datasets, with average improvement of 0.73% by the top performing LSA-based CNN models. This may be due to the fact that CNNs are better adept at capturing word relationships in phrases and sentences that are not necessarily in the training corpus. Furthermore, the LSA-based CNN model exceeds the performance of word2vec-based CNN models as well. Thus, the success of LSA-based CNNs may potentiate their use as a baseline in classification tasks alongside linear models. Also, we provide guiding principles to simplify the application of LSA-based CNNs in document classification tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».