Aplicaciones del Machine Learning al mantenimiento predictivo de programas de ordenador

Abstract

La tarea de categorización automática de documentos se ha convertido en una táctica vital para la organización de la información y el descubrimiento de conocimientos a medida que aumentaba la disponibilidad de documentos electrónicos y el rápido crecimiento de la web. Las técnicas de minería de textos, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural son necesarias para clasificar adecuadamente los documentos, noticias, correos electrónicos y bibliotecas digitales. El objetivo de este trabajo es destacar algunas de las técnicas y metodologías más importantes utilizadas en la clasificación de documentos de texto y aplicar estas técnicas a un escenario del mundo real. Para ello se trabajará con datos reales proporcionados por una empresa informática con fin de barajar la posibilidad de automatizar el etiquetado de los reportes de los clientes sobre los fallos producidos en los programas que han desarrollado en función del nivel de urgencia de la incidencia.---ABSTRACT---The task of automatic categorization of documents became a vital strategy for organizing information and knowledge discovery as the availability of electronic documents increased and the web grew rapidly. Text mining, machine learning, and natural language processing techniques are required for proper classification of documents, news, e-mails, and digital libraries. The goal of this work is to highlight some of the most important techniques and methodologies used in text document classification and apply these techniques to a realworld scenario. For this, we’ll use real data provided by a software company to look into the possibility of automating the labelling of customer reports on program failures based on the severity of the occurrence.