Redes  neuronales artificiales. Una aplicación a la clasificación de textos según el género: científicos – no científicos

dc.citation.title	Revista de Epistemología y Ciencias Humanas	es
dc.creator	Beltrán, Celina
dc.date.accessioned	2019-03-22T15:01:37Z
dc.date.available	2019-03-22T15:01:37Z
dc.date.issued	2014
dc.description	En este trabajo se propone el modelo de Redes Neuronales Artificiales con aprendizaje supervisado: Perceptrón Multicapa, utilizando como criterio de clasificación el género al que pertenece el texto (Científico / No Científico) 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 género, determinando los valores del conjunto de parámetros correspondientes a la misma. El porcentaje de clasificación correcta en cada género fue 99%, 95%, para Científicos y No Científicos respectivamente; mientras que el error global fue del 2.7%.	es
dc.description.fil	Fil: Beltrán, Celina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias	es
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	25-34	es
dc.identifier.issn	1852-625X	es
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2133/14284
dc.language.iso	spa	es
dc.publisher	Grupo IANUS	es
dc.rights	openAccess	es
dc.subject	redes_neuronales	es
dc.subject	clasificación	es
dc.subject	textos	es
dc.title	Redes neuronales artificiales. Una aplicación a la clasificación de textos según el género: científicos – no científicos	es
dc.type	article
dc.type	artículo
dc.type	publishedVersion
dc.type.collection	articulo

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