many faces, many places (Term21)

UIDB/03213/2020 UIDP/03213/2020Proceedings of the LREC 2022 Workshop Language Resources and Evaluation Conferencepublishersversionpublishe

many faces, many places (Term21)

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On-line learning for adaptive text filtering.

Yu Kwok Leung.Thesis (M.Phil.)--Chinese University of Hong Kong, 1999.Includes bibliographical references (leaves 91-96).Abstracts in English and Chinese.Chapter 1 --- Introduction --- p.1Chapter 1.1 --- The Problem --- p.1Chapter 1.2 --- Information Filtering --- p.2Chapter 1.3 --- Contributions --- p.7Chapter 1.4 --- Organization Of The Thesis --- p.10Chapter 2 --- Related Work --- p.12Chapter 3 --- Adaptive Text Filtering --- p.22Chapter 3.1 --- Representation --- p.22Chapter 3.1.1 --- Textual Document --- p.23Chapter 3.1.2 --- Filtering Profile --- p.28Chapter 3.2 --- On-line Learning Algorithms For Adaptive Text Filtering --- p.29Chapter 3.2.1 --- The Sleeping Experts Algorithm --- p.29Chapter 3.2.2 --- The EG-based Algorithms --- p.32Chapter 4 --- The REPGER Algorithm --- p.37Chapter 4.1 --- A New Approach --- p.37Chapter 4.2 --- Relevance Prediction By RElevant feature Pool --- p.42Chapter 4.3 --- Retrieving Good Training Examples --- p.45Chapter 4.4 --- Learning Dissemination Threshold Dynamically --- p.49Chapter 5 --- The Threshold Learning Algorithm --- p.50Chapter 5.1 --- Learning Dissemination Threshold Dynamically --- p.50Chapter 5.2 --- Existing Threshold Learning Techniques --- p.51Chapter 5.3 --- A New Threshold Learning Algorithm --- p.53Chapter 6 --- Empirical Evaluations --- p.55Chapter 6.1 --- Experimental Methodology --- p.55Chapter 6.2 --- Experimental Settings --- p.59Chapter 6.3 --- Experimental Results --- p.62Chapter 7 --- Integrating With Feature Clustering --- p.76Chapter 7.1 --- Distributional Clustering Algorithm --- p.79Chapter 7.2 --- Integrating With Our REPGER Algorithm --- p.82Chapter 7.3 --- Empirical Evaluation --- p.84Chapter 8 --- Conclusions --- p.87Chapter 8.1 --- Summary --- p.87Chapter 8.2 --- Future Work --- p.88Bibliography --- p.91Chapter A --- Experimental Results On The AP Corpus --- p.97Chapter A.1 --- The EG Algorithm --- p.97Chapter A.2 --- The EG-C Algorithm --- p.98Chapter A.3 --- The REPGER Algorithm --- p.100Chapter B --- Experimental Results On The FBIS Corpus --- p.102Chapter B.1 --- The EG Algorithm --- p.102Chapter B.2 --- The EG-C Algorithm --- p.103Chapter B.3 --- The REPGER Algorithm --- p.105Chapter C --- Experimental Results On The WSJ Corpus --- p.107Chapter C.1 --- The EG Algorithm --- p.107Chapter C.2 --- The EG-C Algorithm --- p.108Chapter C.3 --- The REPGER Algorithm --- p.11

Automatische Indexierung unter Einbeziehung semantischer Relationen

Im Rahmen von MILOS II wurde das erste MILOS-Projekt zur automatischen Indexierung von Titeldaten um eine semantische Komponente erweitert, indem Thesaurusrelationen der Schlagwortnormdatei eingebunden wurden. Der abschließend zur Evaluierung des Projekts durchgeführte Retrievaltest und seine Ergebnisse stehen im Mittelpunkt dieses Texts. Zusätzlich wird ein Überblick über bereits durchgeführte Retrievaltests (vorwiegend des anglo-amerikanischen Raums) gegeben und es wird erläutert, welche grundlegenden Fragestellungen bei der praktischen Durchführung eines Retrievaltests zu beachten sind

Automatische Indexierung unter Einbeziehung semantischer Relationen : Ergebnisse des Retrievaltests zum MILOS II-Projekt

Im Rahmen von MILOS II wurde das erste MILOS-Projekt zur automatischen Indexierung von Titeldaten um eine semantische Komponente erweitert, indem Thesaurusrelationen der Schlagwortnormdatei eingebunden wurden. Der abschließend zur Evaluierung des Projekts durchgeführte Retrievaltest und seine Ergebnisse stehen im Mittelpunkt dieses Texts. Zusätzlich wird ein Überblick über bereits durchgeführte Retrievaltests (vorwiegend des anglo-amerikanischen Raums) gegeben und es wird erläutert, welche grundlegenden Fragestellungen bei der praktischen Durchführung eines Retrievaltests zu beachten sind