Minería de texto para la categorización automática de documentos

• Autores: Pérez Abelleira, M. Alicia; Cardoso, Carolina A.
• Año de publicación: 2010
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Procesamiento de datos; Recopilación de datos
• Institución: Universidad Católica de Salta

La clasificación de documentos de texto es una aplicación de la minería de textos que pretende extraer información de texto no estructurado. Su interés se justifica porque se estima que entre el 80% y el 90% de los datos de las organizaciones son no estructurados. Por otro lado, la búsqueda semántica permite al usuario especificar en una consulta no solamente términos que deben aparecer en el documento, sino conceptos y relaciones, que pueden detectarse mediante el análisis de texto. El objetivo de este trabajo es implementar un buscador semántico que aproveche el resultado de algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación de documentos. El dominio de aplicación es un corpus de más de 8000 documentos que contienen nueve años de resoluciones rectorales de la Universidad Católica de Salta en distintos formatos (Microsoft Word, texto plano, PDF). El sistema aprovecha las ventajas de la arquitectura UIMA sobre la que se han implementado analizadores que extraen meta-datos (fecha y número de resolución, unidad académica, personas, etc.) Asimismo se han explorado una variedad de algoritmos de aprendizaje semi-supervisado aplicados a la categorización de documentos, comparándolos experimentalmente entre sí y con algoritmos supervisados. Estos últimos precisan una gran cantidad de ejemplos etiquetados, algo generalmente costoso en la práctica en el caso de la clasificación de documentos. Los algoritmos semisupervisados en cambio son capaces de aprovechar ejemplos no etiquetados. En particular, en los experimentos en nuestro dominio el algoritmo de co-training ha demostrado tener buenas propiedades, incluso a pesar de la restricción teórica de que los atributos deben ser redundantes e independientes. No obstante el algoritmo supervisado SMO que entrena SVMs es superior. Nuestro objetivo final es construir un buscador semántico que utilice los metadatos obtenidos automáticamente por los anotadores implementados en UIMA y las categorías asignadas automáticamente por los algoritmos de aprendizaje.
Fil: Cardoso, Carolina A.. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Fil: Pérez Abelleira, M. Alicia. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.