Combinação de classificadores na categorização de textos

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Linden, Gustavo Sandini
• Orientador(a): Lima, Vera Lúcia Strube de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
• Departamento: Faculdade de Informáca
• País: BR
• Palavras-chave em Português: INFORMÁTICA; CATEGORIZAÇÃO (LINGÜíSTICA); LINGÜÍSTICA COMPUTACIONAL; PROCESSAMENTO DE TEXTOS (COMPUTAÇÃO); APRENDIZAGEM DE MÁQUINA
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5038

Este trabalho apresenta e avalia uma proposta para Categorização Hierárquica de Textos com uso combinado dos classificadores k-Nearest Neighbors (k-NN) e Support Vector Machines (SVM). O estudo foi embasado numa série de experimentos os quais fizeram uso da coleção Folha-RIcol de textos em língua portuguesa, que se encontram hierarquicamente organizados em categorias. Nos experimentos realizados, os classificadores k-NN e SVM tiveram seu desempenho analisado, primeiro individualmente, com uma variante da metodologia de avaliação hold-out, e após, de modo combinado. A combinação proposta, denominada k-NN+SVM, teve seu desempenho comparado com aquele dos classificadores individuais e com o da combinação por voto. Em síntese, a combinação k-NN+SVM não apresentou desempenho superior às demais alternativas, todavia o estudo permitiu a observação do comportamento dos classificadores e seu uso combinado, a identificação de problemas e possíveis soluções, bem como algumas considerações sobre a coleção de documentos utilizada