Clasificación supervisada de artículos académicos de ACM

Luna Colque, Héctor Dany (2018). Clasificación supervisada de artículos académicos de ACM. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Clasificación supervisada de artículos académicos de ACM
Author/s:
  • Luna Colque, Héctor Dany
Contributor/s:
  • Moral Martos, Cristian
  • Antonio Jiménez, Angélica de
Item Type: Final Project
Date: July 2018
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

En los últimos años la cantidad de información disponible ha crecido de manera exponencial. Debido a toda esta información y a la necesidad de procesarla y etiquetar en una categoría, surge la clasificación automática de texto supervisada que nos ayuda a clasificar toda esta información con la ayuda de un experto. En la actualidad existen herramientas que nos ayudan a clasificar documentos o empresas que crean aplicaciones como pueden ser filtros anti spam, detección de idiomas, clasificación de noticias, etc. El primero no es intuitivo para el usuario final y el segundo normalmente es de pago, y no todos permiten añadir nuevas categorías a la clasificación. Este trabajo documenta el desarrollo de una librería de clasificación de documentos, que nos permite crear aplicaciones de escritorio, web y consola que son intuitivas para el usuario. La librería permite crear todo tipo de clasificaciones y modelos de entrenamiento, clasificar un documento utilizando los algoritmos implementados y clasificar un grupo de documentos donde el resultado será la matriz de confusión y las métricas de la clasificación. A pesar de las dificultades encontradas sobre cómo desarrollar la clasificación de textos, se han obtenido buenos resultados para los algoritmos desarrollados y el desarrollo de las aplicaciones usando la librería creada ha sido sencillo.

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Item ID: 52434
DC Identifier: http://oa.upm.es/52434/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:52434
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 28 Sep 2018 08:49
Last Modified: 28 Sep 2018 08:50
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