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http://hdl.handle.net/10201/60527
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Título: | Los métodos de aprendizaje automático supervisado en la clasificación textual según el grado de especialización |
Fecha de publicación: | 23-jul-2018 |
Fecha de defensa / creación: | 2018 |
ISSN: | 1577-6921 |
Materias relacionadas: | CDU::8- Lingüística y literatura |
Palabras clave: | Aprendizaje automático supervisado Terminología Texto especializado Clasificación Grado de especialización Supervised machine learning Terminology Specialized text Classification Specialization degree |
Resumen: | 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. |
Autor/es principal/es: | Rodríguez Tapia, Sergio Camacho-Cañamón, Julio |
Colección: | Tonos digital, Nº35 (2018) |
URI: | http://hdl.handle.net/10201/60527 |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/article |
Número páginas / Extensión: | 28 |
Derechos: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Aparece en las colecciones: | 2018, N. 35 |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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