Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
FRAGOSO, Rogério César Peixoto |
| Orientador(a): |
CAVALCANTI, George Darmiton da Cunha |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/21130
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Resumo: |
A categorização de textos é uma importante ferramenta para organização e recuperação de informações em documentos digitais. Uma abordagem comum é representar cada palavra como uma característica. Entretanto, a maior parte das características em um documento textual são irrelevantes para sua categorização. Assim, a redução de dimensionalidade é um passo fundamental para melhorar o desempenho de classificação e reduzir o alto custo computacional inerente a problemas de alta dimensionalidade, como é o caso da categorização de textos. A estratégia mais utilizada para redução de dimensionalidade em categorização de textos passa por métodos de seleção de características baseados em filtragem. Métodos deste tipo exigem um esforço para configurar o tamanho do vetor final de características. Este trabalho propõe métodos de filtragem com o intuito melhorar o desempenho de classificação em comparação com os métodos atuais e de tornar possível a automatização da escolha do tamanho do vetor final de características. O primeiro método proposto, chamado Category-dependent Maximum f Features per Document-Reduced (cMFDR), define um limiar para cada categoria para determinar quais documentos serão considerados no processo de seleção de características. O método utiliza um parâmetro para definir quantas características são selecionadas por documento. Esta abordagem apresenta algumas vantagens, como a simplificação do processo de escolha do subconjunto mais efetivo através de uma drástica redução da quantidade de possíveis configurações. O segundo método proposto, Automatic Feature Subsets Analyzer (AFSA), introduz um procedimento para determinar, de maneira guiada por dados, o melhor subconjunto de características dentre um número de subconjuntos gerados. Este método utiliza o mesmo parâmetro usado por cMFDR para definir a quantidade de características no vetor final. Isto permite que a busca pelo melhor subconjunto tenha um baixo custo computacional. O desempenho dos métodos propostos foram avaliados nas bases de dados WebKB, Reuters, 20 Newsgroup e TDT2, utilizando as funções de avaliação de características Bi-Normal Separation, Class Discriminating Measure e Chi-Squared Statistics. Os resultados dos experimentos demonstraram uma maior efetividade dos métodos propostos em relação aos métodos do estado da arte. |
