Redes neuronales artificiales. Una aplicación a la clasificación de textos según el género: científicos – no científicos
En este trabajo se propone el modelo de Redes Neuronales Artificiales con aprendizaje supervisado: Perceptrón Multicapa, utilizando como criterio de clasificación el género al que pertenece el texto (Científico / No Científico) y la caracterización de los textos basada en distribución de frecuencias...
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| Autor principal: | |
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| Formato: | article artículo publishedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Grupo IANUS
2019
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/2133/14284 http://hdl.handle.net/2133/14284 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En este trabajo se propone el modelo de Redes Neuronales Artificiales con aprendizaje supervisado: Perceptrón Multicapa, utilizando como criterio de clasificación el género al que pertenece el texto (Científico / No Científico) y la caracterización de los textos basada en distribución de frecuencias de las categorías morfo-sintácticas.
Se comprobó la efectividad de esta red para la predicción del género, determinando los valores del conjunto de parámetros correspondientes a la misma.
El porcentaje de clasificación correcta en cada género fue 99%, 95%, para Científicos y No Científicos respectivamente; mientras que el error global fue del 2.7%. |
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