Clasificación de textos académicos en función de su contenido léxico-semántico
El objetivo de esta investigación es clasificar, utilizando y comparando dos métodos de categorización automática, los textos académicos incluidos en el Corpus PUCV-2006 perteneciente al trabajo realizado en el proyecto Fondecyt 1060440. Estos métodos están basados en los lexemas de contenido semánt...
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| Autor principal: | |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Instituto de Literatura y Ciencias del Lenguaje
2007
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-09342007000100012 |
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| Sumario: | El objetivo de esta investigación es clasificar, utilizando y comparando dos métodos de categorización automática, los textos académicos incluidos en el Corpus PUCV-2006 perteneciente al trabajo realizado en el proyecto Fondecyt 1060440. Estos métodos están basados en los lexemas de contenido semántico compartidos en el corpus de textos académicos usados en cuatro carreras profesionales de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Chile. El corpus PUCV-2006 actualmente está conformado por 652 textos, los que en cantidad total de palabras alcanza a 96.288.874. Para los propósitos de esta investigación, utilizamos una muestra de 216 textos (30.886.081 palabras) divididos en cuatro áreas disciplinares: 26 usados en Ingeniería en Construcción, 31 en Química, 64 en Trabajo Social y 95 en Psicología. Los métodos de clasificación a comparar en esta investigación son Bayes Ingenuo y Máquina de Soporte de Vectores, ambos métodos permiten identificar un pequeño grupo de lexemas compartidos, que una vez pesados estadísticamente, sirven para clasificar un nuevo texto en alguna de las cuatro áreas disciplinares. Los resultados nos permiten establecer que la Máquina de Soporte de Vectores clasifica más eficientemente los textos académicos, con altos valores de precisión y exhaustividad. Con este método podemos identificar automáticamente el dominio disciplinar de un nuevo texto académico en consulta con un alto porcentaje de exactitud (93,9%). Proyectamos usar este método como parte de un análisis multidimensional más acabado del Corpus PUCV-2006 |
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