Un enfoque híbrido para la clasificación automática de obras literarias

Autores
Rodríguez, Guillermo Horacio; Litman, Julián; Bolaños, Alejandro; Taboada, Gabriel Hugo
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Al contar cada vez con mayor volumen de datos a analizar y que gran parte de estos sea en formato texto, resulta muy dificultoso para las personas poder entender y aprovechar el valor que ofrecen. La clasificación automática de textos consiste en asignar a un documento de texto una serie de clases utilizando técnicas de Machine Learning basado en su contenido y los temas que lo componen. La clasifi-cación automática tiene importantes aplicaciones en la administración de contenido, la minería de opinión, el análisis de reseñas de un producto, filtros de SPAM y análisis de sentimiento en redes sociales. Este trabajo explica y detalla paso a paso una es-trategia híbrida entre aprendizaje no supervisado y clasificación automática de textos basada en obras clásicas y literatura técnica trabajando sobre textos no estructurados y seleccionando las técnicas apropiadas para llegar a una aplicación concreta. Luego de realizar evaluaciones con conjuntos de libros, los resultados obtenidos permitieron verificar que nuestro enfoque es efectivo para la asignación automática de categorías a obras literarias.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Categorización Automática de Textos
Text Mining
Machine Learning No Supervisado
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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