Clasificación automática de textos usando redes de palabras
El objetivo de este trabajo es proponer un algoritmo para la clasificación automática de textos, como una alternativa a los tradicionalmente utilizados en esta tarea. El clasificador propuesto considera la dependencia entre las variables predictoras (palabras o términos), algo que los clasificadores...
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| Autores principales: | , , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Instituto de Literatura y Ciencias del Lenguaje
2014
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-09342014000300001 |
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| Sumario: | El objetivo de este trabajo es proponer un algoritmo para la clasificación automática de textos, como una alternativa a los tradicionalmente utilizados en esta tarea. El clasificador propuesto considera la dependencia entre las variables predictoras (palabras o términos), algo que los clasificadores de texto comúnmente utilizados no hacen. La dependencia entre estas variables queda plasmada en forma de enlaces en grafos de palabras co-ocurrentes, objetos utilizados para entrenar el clasificador y además estimar la categoría de un texto desconocido. Los resultados obtenidos al clasificar automáticamente el sentido positivo, negativo o neutral de más de 1.000 mensajes de Twitter escritos en español, en distintos contextos (temas), muestran que el algoritmo, además de ser una propuesta novedosa para la clasificación automática de textos, tiene un desempeño, al menos, similar al de otros tradicionalmente utilizados en este tipo de problemas, como las Máquinas de Soporte Vectorial o algoritmos de estadística Bayesiana. |
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