Best Paper Award: Multi-value Classification of Very Short Texts
15 Mär
Das Konzept des Tagging – also die manuelle Annotierung von Inhalten durch Anwender – ist ein zentraler Bestandteil zahlreicher Web 2.0-Anwendungen. Allerdings deuten emprische Untersuchungen und Erfahrungswerte aus der Praxis darauf hin, dass viele Anwender dieses Konzept nicht verstehen oder – selbst wenn sie mit dem Tagging vertraut sind – nur selten Tags vergeben. Gleichzeitig besteht das Problem, dass zahlreiche Tags falsch geschrieben werden und die so genannten Tag Clouds im Praxisbetrieb regelrecht ausufern. Es stellt sich daher die Frage, inwieweit man das Konzept des Tagging automatisieren kann, um z. B. eine Annotierung der Inhalte sicherzustellen und evt. Fehler auszuschließen.
Vor diesem Hintergrund haben wir einen Algorithmus zur Textklassifikation von kurzen Texten entwickelt und im Praxisbetrieb evaluiert. Wir zeigen auf, dass auf Basis eines solchen Verfahrens die Qualität der Metadaten gesteigert werden kann.
Der Beitrag wurde auf der Konferenz für künstliche Intelligenz mit dem Best Paper Award ausgezeichnet, der von Springer gesponsort wurde.
Download des Beitrags: Multi-value Classification of Very Short Texts
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