Classificação automática de documentos usando subespaços aleatórios e conjuntos de classificadores

Atualmente, devido ao volume grande de texto disponível em meios digitais, a classificação automática de documentos se torna uma tarefa importante da área do Tratamento Automatizado de Informações. Neste artigo descreve-se uma nova abordagem para o problema, baseada no modelo vetorial para o tratame...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Gean, Chu Chia
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Portugués
Publicado: 2004
Materias:
Ciencias Informáticas
Intelligent agents
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Recuperação de Informações
Classificação Automática de Documentos
Aprendizagem de Máquina Baseada em Instâncias
Subespaços Aleatórios
Conjuntos de Classificadores
Information Retrieval
Automatic Text Categorization
nstance-Based Machine Learning
Random Subspaces
Multiple classifiers
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22507
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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Gean, Chu Chia
Classificação automática de documentos usando subespaços aleatórios e conjuntos de classificadores
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Aprendizagem de Máquina Baseada em Instâncias
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Random Subspaces
Multiple classifiers
description Atualmente, devido ao volume grande de texto disponível em meios digitais, a classificação automática de documentos se torna uma tarefa importante da área do Tratamento Automatizado de Informações. Neste artigo descreve-se uma nova abordagem para o problema, baseada no modelo vetorial para o tratamento de textos e no uso de técnicas de Reconhecimento de Padrões. Como coleções de textos produzem espaços vetoriais de dimensão bastante elevada, o problema é tratado usando várias técnicas de préprocessamento e um conjunto de classificadores baseados em instâncias – do tipo k-vizinhos mais próximos, cada um dos quais dedicado a um subespaço do espaço original. A classificação final é obtida por uma combinação de resultados dos classificadores individuais. Esta abordagem foi aplicada a documentos oriundos das bases de dados TIPSTER e REUTERS, amplamente utilizadas na área. São apresentados os principais resultados obtidos e algumas conclusões e perspectivas do trabalho.
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