Classificação automática de documentos usando subespaços aleatórios e conjuntos de classificadores - Gean, Chu Chia (2004)
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.