Clasificación supervisada de artículos académicos de ACM

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

Descripción

Título: Clasificación supervisada de artículos académicos de ACM
Autor/es:
  • Luna Colque, Héctor Dany
Director/es:
Tipo de Documento: Trabajo Fin de Grado o Proyecto Fin de Carrera
Fecha: Julio 2018
Materias:
ODS:
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

Texto completo

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Resumen

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.

Más información

ID de Registro: 52434
Identificador DC: https://oa.upm.es/52434/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:52434
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 28 Sep 2018 08:49
Ultima Modificación: 28 Sep 2018 08:50