Protocol 13.06.2017 (Treffen)

[davidgengenbach]

• Idee
  • Concept Maps als Input für Text-Klassifikation, Vergleich gegen andere Repräsentationen
• Experimente:
  • Hypothese
    • Concept Map Graphen sind bessere Repräsentation für die Klassifizierungsaufgabe
  • Daten
    • Text-Klassifikation (Paare Dokument + Klassenlabel)
      • Start: 20newsgroups
      • Weitere: anschließend entscheiden
  • Methoden
    • Baselines
      • Bag of Words -> n-gram Häufigkeit in Standard-Classifier (Logistic Regression, Bayes, SVM, etc.)
      • Bag of Words, aber word embeddings statt n-grams, dann simples MLP (= Multilayer Perceptron)?
      • Word Co-Occurrence-Graph, dann Graph-Verfahren
    • Aus Dokumenten extrahierte Concept Maps, dann Graph-Verfahren
  • Graph-Methoden (für graph-basierten Input)
    • Verschiedene Graphkernel
    • Graph Deep Learning
  • Implementierung
    • Pointer für existierende Graph-Methoden
      • Notizen von Kristian
    • Extraktion von Concept Maps
      • Von Tobias
• Orga
  • Dokumentation der Ergebnisse in Dropbox o.ä.

[davidgengenbach]