Aplicación de redes neuronales artificiales en la clasificación de textos académicos según disciplina: Biometría, Filosofía y Lingüística informática

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dc.creator Beltrán, Celina
dc.date.accessioned 2019-03-22T14:48:28Z
dc.date.available 2019-03-22T14:48:28Z
dc.date.issued 2012
dc.identifier.issn 1852-625X es
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2133/14279
dc.description En la actualidad existe un volumen de documentos dispuesto en formato electrónico de fácil acceso en la web. La clasificación de documentos es una de las tareas imprescindibles para brindar utilidad a tanta información. El objetivo de la clasificación automática de texto es categorizar documentos dentro de un número fijo de categorías predefinidas en función de su contenido. En este trabajo se propone el modelo de Redes Neuronales Artificiales con aprendizaje supervisado: Perceptrón Multicapa, utilizando como criterio de clasificación el área disciplinar y la caracterización de los textos basada en distribución de frecuencias de las categorías morfo-sintácticas. Se comprobó la efectividad de esta red para la predicción del área disciplinar, determinando los valores del conjunto de parámetros correspondientes a este modelo. El porcentaje de clasificación correcta en cada disciplina fue 100%, 100% , 93.3% , para Biometría, Filosofía y Lingüística computacional respectivamente; mientras que el error global fue del 2.2%. es
dc.format application/pdf
dc.format.extent 15-25 es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Grupo IANUS es
dc.rights openAccess es
dc.subject redes_neuronales es
dc.subject análisis multivariado es
dc.subject clasificación es
dc.title Aplicación de redes neuronales artificiales en la clasificación de textos académicos según disciplina: Biometría, Filosofía y Lingüística informática es
dc.type article
dc.type artículo
dc.type publishedVersion
dc.citation.title Revista de Epistemología y Ciencias Humanas es
dc.description.fil Fil: Beltrán, Celina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina es
dc.type.collection articulo


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