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
.jpg)
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/19673
Ver los metadatos del registro completo
| 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 |