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En servicios de microblogging como Twitter, los usuarios pueden verse abrumados por los datos en bruto. Una solución a este problema es la clasificación de mensajes de texto cortos. Como los textos cortos no proporcionan ocurrencias de palabras suficientes, los métodos de clasificación tradicionales como "Bag-Of-Words" tienen limitaciones. Para abordar este problema, proponemos utilizar un pequeño conjunto de características específicas del dominio extraídas del perfil y el texto del autor. El enfoque propuesto clasifica efectivamente el texto a un conjunto predefinido de clases genéricas como Noticias, Eventos, Opiniones, Ofertas y Mensajes Privados.
Sriram et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: