Tópicos avanzados en categorización de textos

Autores
Errecalde, Marcelo Luis; Ingaramo, Diego Alejandro; Rosas, María Verónica; Asensio, Amparito
Año de publicación
2009
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este artículo describe, en forma resumida, los trabajos de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea “Agentes y Sistemas Inteligentes” del LIDIC, en el área de categorización de textos. Otras líneas de investigación del LIDIC, también abordan problemas de categorización pero, en nuestro caso, nos centramos en problemas que involucran documentos. Por este motivo, en nuestra línea se presta especial atención a técnicas vinculadas al procesamiento del lenguaje natural, la lingüistica computacional y la recuperación de la información. En este sentido, buena parte de los desarrollos en estos temas, se han realizado en forma conjunta con grupos de investigación con una experiencia considerable en el procesamiento del lenguaje natural, como por ejemplo, el NLEL de la Universidad Politécnica de Valencia, España. Los enfoques utilizados en nuestra línea de trabajo, buscan mejorar los procesos de categorización automática de textos en base a dos mecanismos principales: 1) el uso de técnicas de representación de textos más elaboradas, 2) el uso de algoritmos de categorización más eficientes y efectivos. Respecto al primer punto, nuestros trabajos incluyen el uso de representaciones que incorporan información semántica (conceptos) a los métodos tradicionales basados en términos y representaciones basadas en LSI (Latent Semantic Indexing). Las soluciones algorítmicas por su parte, incluyen el ensamblaje de clasificadores y los métodos de optimización bio-inspirados.
Eje: Agentes y Sistemas inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
TIC
Intelligent agents
información
Text analysis
textos
categorización
representación
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/19673

id SEDICI_bc2a1003bf9881bf86db82fa728f8042
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/19673
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Tópicos avanzados en categorización de textosErrecalde, Marcelo LuisIngaramo, Diego AlejandroRosas, María VerónicaAsensio, AmparitoCiencias InformáticasTICIntelligent agentsinformaciónText analysistextoscategorizaciónrepresentaciónEste artículo describe, en forma resumida, los trabajos de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea “Agentes y Sistemas Inteligentes” del LIDIC, en el área de categorización de textos. Otras líneas de investigación del LIDIC, también abordan problemas de categorización pero, en nuestro caso, nos centramos en problemas que involucran documentos. Por este motivo, en nuestra línea se presta especial atención a técnicas vinculadas al procesamiento del lenguaje natural, la lingüistica computacional y la recuperación de la información. En este sentido, buena parte de los desarrollos en estos temas, se han realizado en forma conjunta con grupos de investigación con una experiencia considerable en el procesamiento del lenguaje natural, como por ejemplo, el NLEL de la Universidad Politécnica de Valencia, España. Los enfoques utilizados en nuestra línea de trabajo, buscan mejorar los procesos de categorización automática de textos en base a dos mecanismos principales: 1) el uso de técnicas de representación de textos más elaboradas, 2) el uso de algoritmos de categorización más eficientes y efectivos. Respecto al primer punto, nuestros trabajos incluyen el uso de representaciones que incorporan información semántica (conceptos) a los métodos tradicionales basados en términos y representaciones basadas en LSI (Latent Semantic Indexing). Las soluciones algorítmicas por su parte, incluyen el ensamblaje de clasificadores y los métodos de optimización bio-inspirados.Eje: Agentes y Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2009-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf75-79http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19673spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T16:35:35Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/19673Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 16:35:35.483SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Tópicos avanzados en categorización de textos
title Tópicos avanzados en categorización de textos
spellingShingle Tópicos avanzados en categorización de textos
Errecalde, Marcelo Luis
Ciencias Informáticas
TIC
Intelligent agents
información
Text analysis
textos
categorización
representación
title_short Tópicos avanzados en categorización de textos
title_full Tópicos avanzados en categorización de textos
title_fullStr Tópicos avanzados en categorización de textos
title_full_unstemmed Tópicos avanzados en categorización de textos
title_sort Tópicos avanzados en categorización de textos
dc.creator.none.fl_str_mv Errecalde, Marcelo Luis
Ingaramo, Diego Alejandro
Rosas, María Verónica
Asensio, Amparito
author Errecalde, Marcelo Luis
author_facet Errecalde, Marcelo Luis
Ingaramo, Diego Alejandro
Rosas, María Verónica
Asensio, Amparito
author_role author
author2 Ingaramo, Diego Alejandro
Rosas, María Verónica
Asensio, Amparito
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
TIC
Intelligent agents
información
Text analysis
textos
categorización
representación
topic Ciencias Informáticas
TIC
Intelligent agents
información
Text analysis
textos
categorización
representación
dc.description.none.fl_txt_mv Este artículo describe, en forma resumida, los trabajos de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea “Agentes y Sistemas Inteligentes” del LIDIC, en el área de categorización de textos. Otras líneas de investigación del LIDIC, también abordan problemas de categorización pero, en nuestro caso, nos centramos en problemas que involucran documentos. Por este motivo, en nuestra línea se presta especial atención a técnicas vinculadas al procesamiento del lenguaje natural, la lingüistica computacional y la recuperación de la información. En este sentido, buena parte de los desarrollos en estos temas, se han realizado en forma conjunta con grupos de investigación con una experiencia considerable en el procesamiento del lenguaje natural, como por ejemplo, el NLEL de la Universidad Politécnica de Valencia, España. Los enfoques utilizados en nuestra línea de trabajo, buscan mejorar los procesos de categorización automática de textos en base a dos mecanismos principales: 1) el uso de técnicas de representación de textos más elaboradas, 2) el uso de algoritmos de categorización más eficientes y efectivos. Respecto al primer punto, nuestros trabajos incluyen el uso de representaciones que incorporan información semántica (conceptos) a los métodos tradicionales basados en términos y representaciones basadas en LSI (Latent Semantic Indexing). Las soluciones algorítmicas por su parte, incluyen el ensamblaje de clasificadores y los métodos de optimización bio-inspirados.
Eje: Agentes y Sistemas inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description Este artículo describe, en forma resumida, los trabajos de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea “Agentes y Sistemas Inteligentes” del LIDIC, en el área de categorización de textos. Otras líneas de investigación del LIDIC, también abordan problemas de categorización pero, en nuestro caso, nos centramos en problemas que involucran documentos. Por este motivo, en nuestra línea se presta especial atención a técnicas vinculadas al procesamiento del lenguaje natural, la lingüistica computacional y la recuperación de la información. En este sentido, buena parte de los desarrollos en estos temas, se han realizado en forma conjunta con grupos de investigación con una experiencia considerable en el procesamiento del lenguaje natural, como por ejemplo, el NLEL de la Universidad Politécnica de Valencia, España. Los enfoques utilizados en nuestra línea de trabajo, buscan mejorar los procesos de categorización automática de textos en base a dos mecanismos principales: 1) el uso de técnicas de representación de textos más elaboradas, 2) el uso de algoritmos de categorización más eficientes y efectivos. Respecto al primer punto, nuestros trabajos incluyen el uso de representaciones que incorporan información semántica (conceptos) a los métodos tradicionales basados en términos y representaciones basadas en LSI (Latent Semantic Indexing). Las soluciones algorítmicas por su parte, incluyen el ensamblaje de clasificadores y los métodos de optimización bio-inspirados.
publishDate 2009
dc.date.none.fl_str_mv 2009-05
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19673
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19673
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
75-79
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846782803172130816
score 12.982451