Categorización de documentos usando máquinas de vectores de soporte Report as inadecuate




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César Seijas ; Antonino Caralli ; Jesús Jiménez ; José Pacheco ;Revista INGENIERÍA UC 2008, 15 3

Author: Sergio Villasana

Source: http://www.redalyc.org/


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Revista INGENIERÍA UC ISSN: 1316-6832 revistaing@uc.edu.ve Universidad de Carabobo Venezuela Villasana, Sergio; Seijas, César; Caralli, Antonino; Jiménez, Jesús; Pacheco, José Categorización de documentos usando máquinas de vectores de soporte Revista INGENIERÍA UC, vol.
15, núm.
3, diciembre, 2008, pp.
45-52 Universidad de Carabobo Valencia, Venezuela Disponible en: http:--www.redalyc.org-articulo.oa?id=70712293006 Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto REVISTA INGENIERÍA UC.
Vol.
15, No 3, 45-52, 2008 Categorización de documentos usando máquinas de vectores de soporte Sergio Villasana(1), César Seijas(1), Antonino Caralli(2), Jesús Jiménez(3), José Pacheco(4) (1) Centro de Investigación y Tecnología en Automatización, Electrónica y Control (CITAEC) (2) Centro de Investigación en Bioingeniería (3) Departamento de Matemáticas, Estudios Básicos (4) Centro de Procesamiento de Imágenes (CPI) Facultad de Ingeniería, Universidad de Carabobo.
Venezuela Emails: svillaza@ieee.org, cseijas@uc.edu.ve acaralli@ieee.org Resumen Este trabajo desarrolló un clasificador de documentos (tesis de pregrado) basado en el clasificador nu-SVC y un kernel de cadenas.
Se generó un corpus de entrenamiento con frases compuestas por una y dos de las palabras más representativas de las áreas seleccionadas (Ing Eléctrica e Ingeniería Civil), las cuales fueron extraídas de los títulos de los documentos.
El conjunto de prueba se formó con todos los títulos de las tesis entre los años 1997 y 2006 (ambos inclusive).
El desempeño del clasificador tuvo una predicción muy buena luego del proceso de entonación, al variar los parámetros de la nu-SVC y del kernel de cadenas.
Los resu...





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