Los métodos de aprendizaje automático supervisado en la clasificación textual según el grado de especialización

Abstract

Este artículo pretende aplicar métodos de aprendizaje automático supervisado a una base de datos con información textual según el grado de especialización para comprobar la relevancia teórica de métodos numéricos de clasificación empleados a priori. Los resultados destacan las debilidades de trabajar con clasificaciones cuantitativas y las fortalezas de predicción de clase al usar el algoritmo J48.

This paper aims to apply supervised machine learning methods to a database containing textual information on specialization degree to test the theoretical relevance of numerical classification methods used beforehand. Results highlight 1the weaknesses when working with quantitative classifications and the class- prediction strengths when using algorithm J48.