Categorización de texto en bases documentales a partir de modelos computacionales livianos

En este trabajo se presenta un nuevo categorizador de texto para bases de datos documentales. El categorizador propuesto corresponde a una extensión del categorizador Naive Bayes que permite obtener buenos resultados en bases documentales con desbalance en datos de entrenamiento. Resultados experime...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Mendoza,Marcelo, Ortiz,Ivette, Rojas,Víctor
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Instituto de Literatura y Ciencias del Lenguaje 2011
Materias:	Categorización de texto modelos Bayesianos recuperación de información
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-09342011000300004
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spelling	oai:scielo:S0718-093420110003000042012-01-03Categorización de texto en bases documentales a partir de modelos computacionales livianosMendoza,MarceloOrtiz,IvetteRojas,Víctor Categorización de texto modelos Bayesianos recuperación de información En este trabajo se presenta un nuevo categorizador de texto para bases de datos documentales. El categorizador propuesto corresponde a una extensión del categorizador Naive Bayes que permite obtener buenos resultados en bases documentales con desbalance en datos de entrenamiento. Resultados experimentales permiten afirmar que el categorizador supera a Naive Bayes y se compara favorablemente con otras técnicas más sofisticadas como máquinas de soporte vectorial y regresión logística sin incurrir en costos computacionales significativos en la fase de entrenamiento.info:eu-repo/semantics/openAccessPontificia Universidad Católica de Valparaíso. Instituto de Literatura y Ciencias del LenguajeRevista signos v.44 n.77 20112011-12-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-09342011000300004es10.4067/S0718-09342011000300004
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description	En este trabajo se presenta un nuevo categorizador de texto para bases de datos documentales. El categorizador propuesto corresponde a una extensión del categorizador Naive Bayes que permite obtener buenos resultados en bases documentales con desbalance en datos de entrenamiento. Resultados experimentales permiten afirmar que el categorizador supera a Naive Bayes y se compara favorablemente con otras técnicas más sofisticadas como máquinas de soporte vectorial y regresión logística sin incurrir en costos computacionales significativos en la fase de entrenamiento.
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