Propagating fine-grained topic labels in news snippets

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Luís Sarmento
Data de Publicação: 2009
Outros Autores: Sérgio Nunes, Jorge Teixeira, Eugénio Oliveira
Tipo de documento: Livro
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/10216/43258
Resumo: We propose an unsupervised method for propagating automatically extracted fine-grained topic labels among news items to improve their topic description for subsequent text classification procedure. This method compares vector representations of news items and assigns to each news item the label of its closest neighbour with a different topic label. Results obtained show that high precision can be achieved in propagating the top ranked topic label, and that 2-gram and 3-gram feature representations optimize the precision.
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