🎉 Our paper on short text classification with token-level graphs has been accepted for ECIR 2025! 🎉
📝 In the paper, Gregor Donabauer and Udo Kruschwitz address the classification of short texts in low-resource scenarios. While recent advances in graph machine learning have shown promise in such settings, existing methods often fall short in capturing contextual and semantic information effectively. Our proposed solution constructs text graphs by only using tokens obtained from pre-trained language models (PLMs) which results in a number of positive implications.
🔗📄 For more details and the implementations, find our paper here: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-88714-7_42 (externer Link, öffnet neues Fenster)
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Informationen/Kontakt
Gregor Donabauer M.A. ist wissenschaftlicher Mitarbeiter, Dozent und Doktorand am Lehrstuhl für Informationswissenschaft. Sein Promotionsprojekt wird von Prof. Dr. Udo Kruschwitz betreut. Weitere Informationen zu Gregor Donabauer (einschließlich weiterer Forschungsarbeiten) findest Du auf der Webseite von Gregor Donabauer. – Gregor.Donabauer(at)ur.de (öffnet Ihr E-Mail-Programm)
Prof. Dr. Udo Kruschwitz ist der Inhaber des Lehrstuhls für Informationswissenschaft an der Universität Regensburg. Weitere Informationen zu Udo Kruschwitz (einschließlich weiterer Forschungsarbeiten) findest Du auf der Webseite von Udo Kruschwitz. – Udo.Kruschwitz(at)ur.de (öffnet Ihr E-Mail-Programm)
Literaturverweis
Donabauer, G., Kruschwitz, U. (2025). Token-Level Graphs for Short Text Classification. In: Hauff, C., et al. Advances in Information Retrieval. ECIR 2025. Lecture Notes in Computer Science, vol 15574. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-88714-7_42 (externer Link, öffnet neues Fenster)
