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

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dc.citation.titleRevista de Epistemología y Ciencias Humanases
dc.creatorBeltrán, Celina
dc.date.accessioned2019-03-22T14:48:28Z
dc.date.available2019-03-22T14:48:28Z
dc.date.issued2012
dc.descriptionEn 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.description.filFil: Beltrán, Celina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentinaes
dc.formatapplication/pdf
dc.format.extent15-25es
dc.identifier.issn1852-625Xes
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2133/14279
dc.language.isospaes
dc.publisherGrupo IANUSes
dc.rightsopenAccesses
dc.subjectredes_neuronaleses
dc.subjectanálisis multivariadoes
dc.subjectclasificaciónes
dc.titleAplicación de redes neuronales artificiales en la clasificación de textos académicos según disciplina: Biometría, Filosofía y Lingüística informáticaes
dc.typearticle
dc.typeartículo
dc.typepublishedVersion
dc.type.collectionarticulo

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