يهدف تصنيف النص الخاضع للإشراف ضعيف إلى حثص نصوص النص من عدد قليل من كلمات البذور التي توفرها المستخدم. غالبية العمل العظمى من العمل السابق يفترض أن كلمات البذور عالية الجودة تعطى. ومع ذلك، فإن كلمات البذور المشروح للخبراء في بعض الأحيان غير تافهة لل
توصل إلى ذلك. علاوة على ذلك، في إعداد التعلم الإشراف ضعيف، ليس لدينا أي وثيقة مسمى لقياس فعالية كلمات البذور، مما يجعل عملية اختيار كلمة البذور المشي في الظلام ". في هذا العمل، نقوم بإزالة الحاجة إلى كلمات البذور التي يديرها الخبراء من قبل كلمات البذور المرشحة الأولى (صاخبة) المرتبطة بأسماء الفئات. ثم تدريب نماذج مؤقتة بكلمات البذور المرشحة الفردية. أخيرا، نقدر معدل خطأ النماذج المؤقتة بطريقة غير منشأة. تتم إضافة كلمات البذور التي تسفر عن أدنى معدلات الخطأ المقدرة إلى مجموعة كلمات البذور النهائية. يوضح تقييم شامل لستة مهام التصنيف الثنائية على أربع مجموعات بيانات شائعة أن الطريقة المقترحة تتفوق على خط أساس باستخدام كلمات البذور اسم الفئة فقط والحصول على أداء مماثل كظرف باستخدام كلمات البذور المشروح من الخبراء.
