Topic categorization based on collectives of term weighting methods for natural language call routing

Маршрутизация вызовов на естественном языке — актуальная задача анализа данных, которая может найти применение в различных областях, включая аэрокосмическую индустрию. В статье представлено исследование коллективов методов взвешивания термов для машрутизации вызовов на естественном языке на основе классификации текста. Основная идея предлагаемого подхода заключается в том, что коллективы методов взвешивания термов могу обеспечить повышение эффективности классификации при использовании одного и того же алгоритма классификации. Семь различных методов взвешивания термов были протестированы и сравнены между собой с использованием метода ближайших соседей в качестве алгоритма классификации. После этого были сформированы различные комбинации методов взвешивания термов для дальнейшего использования в коллективных решающих правилах. Рассмотрено два подхода для формирования коллективных решающих правил: мета-классификатор на основе индукции правил и голосование простым большинством. Численные исследования показали, что наилучший результат достигается при включении всех семи рассматриваемых методов взвешивания термов в коллективное решающее правило на основе голосования простым большинством. Такая комбинация обеспечивает статистически значимое улучшение эффективности классификации в сравнении с лучшим по эффективности отедльным методом взвешивания термов.