An Accurate Model for Text Document Classification Using Machine Learning Techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Text document classification (TDC) is an approach used for the classification of any kind of document for the target category or out.Text classification algorithms have come across significant challenges recently as a result of the exponential expansion of digital text documents; the large volume of words in each document reduces the effectiveness of these existing text classifiers.A key method for improving classification accuracy and getting rid of redundant data is referred to as feature selection (FS).In this work, several phases have been conducted to test and equip the proposed model.Initially, the applied machine learning algorithms were tested and trained using the Reuters-21578 dataset.Second, data cleaning, label encoding, tokenizing, text cleaning, and last TF-IDF vectorization were done to prepare the dataset.Thirdly, four distinct machine learning algorithms, Extreme Gradient Boosting (XGBoost), K-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest (RF), and Decision Tree (DT) were used to build a brand-new machine learning-based text document classification model (ML-TDCM) for document classification.Finally, several metrics, including F1 score, accuracy, precision, and recall, were used to assess the proposed model.With a 91% classification accuracy, XGBoost turned out to be the best-performing algorithm among the others.The obtained results were also matched with results obtained in past studies, verifying the performance of the suggested models and so defining them as possible methods to be applied in the next work concerning document categorization.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle