Clasificación automática de papers de ciencias de la computación - Scherz, Alejandro (2018)
El presente trabajo consiste en el desarrollo de un sistema de clasificación automática de papers, que permite asignarles la categoría adecuada de acuerdo al contenido de los mismos mediante la aplicación de técnicas de machine learning. Una herramienta de estas características puede ahorrar a los publicadores de papers el tiempo significativo que implica atravesar un proceso de selección de categorías jerárquicas para clasificarlos correctamente, y de esta manera facilitar su búsqueda una vez que se han publicado en los repositorios bibliográficos online. Para la implementación de este sistema se obtuvo una colección de artículos de todo tipo del sitio web de la Librería Digital de la ACM (Association for Computing Machinery) [ws@a] a partir de la cual se generaron los datasets de entrenamiento que se utilizarán junto con una herramienta llamada MALLET [ws@c] para determinar la categoría´ıa de papers que aún no han sido clasificados, estudiando el caso particular de las últimas taxonomías que presenta dicho sitio (versiones de 1998 y 2012). El sistema, que se encuentra implementado en Python 2.7 [ws@d] e interactúa con la API de Java [ws@b] de la herramienta MALLET, provee una interfaz interactiva (tanto gráfica como en consola), en la cual se puede seleccionar diversas opciones, entre ellas la etapa de clasificación a ejecutar, los campos del paper tenidos en cuenta para el entrenamiento, los algoritmos de clasificación a utilizar, y la taxonomía a considerar para la predicción de las categorías.