Agrupamiento de Documentos Textualesmediante Métodos Concatenados

IF 3.4 Q2 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Leticia Arco, R. Bello, J. M. Mederos, Yoisy Pérez
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Abstract

Este trabajo tiene como objetivo mostrar una propuesta de agrupamiento de corpus textuales mediante metodos concatenados y su evaluacion a partir de resultados experimentales. Los algoritmos incluidos son Extended Star, SKWIC y Fuzzy SKWIC. El algoritmo Extended Star es considerado un metodo interno, mientras que los algoritmos SKWIC y Fuzzy SKWIC constituyen los dos metodos exteriores en las dos variantes de concatenacion propuestas: Extended Star SKWIC y Extended Star Fuzzy SKWIC. El primer metodo concatenado emplea una tecnica de agrupamiento dura y determinista y el segundo es un metodo borroso. Es ventajoso usar estos metodos concatenados principalmente cuando se desean realizar procesamientos posteriores a los grupos de documentos creados y cuando no se tiene un conocimiento previo del dominio. Finalmente, se muestra la viabilidad de los metodos concatenados propuestos a partir de la aplicacion, a la herramienta Corpus Miner que soporta dichos metodos, de un caso de estudio construido a partir de una coleccion de la agencia de noticias Reuters. Se evaluo la propuesta utilizando pruebas estadisticas no parametricas y se demostro que las variantes concatenadas superan los resultados del agrupamiento respecto a los algoritmos originales.
本文提出了一种通过连接方法对文本语料库进行分组的方法,并根据实验结果对其进行评价。算法包括扩展星、SKWIC和模糊SKWIC。扩展之星算法被认为是一种内部方法,而SKWIC和模糊SKWIC算法构成了两种外部方法,分别是扩展之星SKWIC和扩展之星模糊SKWIC。第一种连接方法采用硬的确定性聚类技术,第二种方法采用模糊方法。使用这些连接方法是有好处的,特别是当您希望对创建的文档组进行后续处理时,并且您之前没有领域知识时。最后,我们从一个基于路透社收集的案例研究中,证明了在支持语料库Miner工具的应用程序中提出的连接方法的可行性。在本研究中,我们提出了一种方法,在这种方法中,聚类算法的结果可以与其他聚类算法的结果相比较。
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期刊介绍: Inteligencia Artificial is a quarterly journal promoted and sponsored by the Spanish Association for Artificial Intelligence. The journal publishes high-quality original research papers reporting theoretical or applied advances in all branches of Artificial Intelligence. The journal publishes high-quality original research papers reporting theoretical or applied advances in all branches of Artificial Intelligence. Particularly, the Journal welcomes: New approaches, techniques or methods to solve AI problems, which should include demonstrations of effectiveness oor improvement over existing methods. These demonstrations must be reproducible. Integration of different technologies or approaches to solve wide problems or belonging different areas. AI applications, which should describe in detail the problem or the scenario and the proposed solution, emphasizing its novelty and present a evaluation of the AI techniques that are applied. In addition to rapid publication and dissemination of unsolicited contributions, the journal is also committed to producing monographs, surveys or special issues on topics, methods or techniques of special relevance to the AI community. Inteligencia Artificial welcomes submissions written in English, Spaninsh or Portuguese. But at least, a title, summary and keywords in english should be included in each contribution.
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