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INICIO | 27 de julio de 2024
  

A multistrategy approach for digital text categorization.

Título inglés A multistrategy approach for digital text categorization.
Título español Un enfoque multiestratégico para la categorización de textos digitales.
Autor/es Castillo, María Dolores ; Serrano, José Ignacio
Organización Inst. Automat. Ind. (CSIC), Arganda del Rey (Madrid), España
Revista 1134-5632
Publicación 2005, 12 (1): 15-32, 25 Ref.
Tipo de documento articulo
Idioma Inglés
Resumen inglés The goal of the research described here is to develop a multistrategy classifier system that can be used for document categorization. The system automatically discovers classification patterns by applying several empirical learning methods to different representations for preclassified documents. The learners work in a parallel manner, where each learner carries out its own feature selection based on evolutionary techniques and then obtains a classification model. In classifying documents, the system combines the predictions of the learners by applying evolutionary techniques as well. The system relies on a modular , flexible architecture that makes no assumptions about the design of learners or the number of learners available and guarantees the independence of the thematic domain.
Clasificación UNESCO 120304
Palabras clave español Inteligencia artificial ; Aprendizaje ; Algoritmos de clasificación ; Algoritmos genéticos
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Equipo DML-E
Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT - CSIC)
rmm()icmat.es