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Lista de candidatos sometidos a examen:
1) clasificador (*)
(*) Términos presentes en el nuestro glosario de lingüística
1) Candidate: clasificador
Is in goldstandard
1
paper corpusSignosTxtLongLines124 - : Para su funcionamiento, este tutor virtual consta de 7 módulos interrelacionados, a saber, un módulo que permite llevar a cabo la extracción de lenguaje, un clasificador de actos de habla, un módulo de LSA, un plan curricular, una interfaz visual (un rostro con movimientos gestuales ), un administrador de diálogo y un modulo selector de problemas.^[91]6
2
paper corpusSignosTxtLongLines332 - : Finalmente, el discriminante del clasificador Naive Bayes multinomial puede expresarse de la siguiente forma:
3
paper corpusSignosTxtLongLines332 - : El [37]Gráfico 2 muestra que el par
4
paper corpusSignosTxtLongLines384 - : La Figura 1 muestra un esquema del proceso automático de clasificación de un texto. Como se aprecia, la representación del documento, que no es otra cosa que una estructuración particular de este, es la entrada que recibe el clasificador definido formalmente como una función binaria del tipo φ: DxC → {0,1} . En esta función, D corresponde al conjunto de documentos y C al conjunto de categorías, de forma que si la función φ=1 el documento (texto) pertenece a la categoría, mientras que si φ=0, no pertenece (Sebastiani, 2002).
5
paper corpusSignosTxtLongLines384 - : Así como sucede con las representaciones, muchos clasificadores de textos también han sido propuestos. El más simple de estos es el llamado clasificador Naïve Bayes, correspondiente a un modelo estructural y a un conjunto de probabilidades condicionales . La estructura del modelo es la de un grafo dirigido en el que cada nodo representa un atributo y cada enlace representa la dependencia entre atributos expresada por una probabilidad condicional por cada nodo. Si se asume que todos los atributos son independientes dada la categoría, el clasificador es de este tipo (Lewis, 1998).
6
paper corpusSignosTxtLongLines384 - : Al igual que en las redes de palabras, para los clasificadores SVM y Naïve Bayes son los mensajes positivos los mejor detectados, luego los negativos, y finalmente los neutrales. Esta similitud entre clasificadores sugiere que es una propiedad independiente del clasificador y reflejaría particularidades de los temas a evaluados . No obstante la exactitud y cobertura con la que los algoritmos detectan las categorías difiere bastante en algunos casos.
7
paper corpusSignosTxtLongLines555 - : Para describir las medidas de desempeño, se utiliza la siguiente notación: considerando el vector Y[i] ∈{0,1}^ |L| ∶i = 1…d , entonces cada etiqueta será relevante si y[ i,j ]= 1, y por su parte, la predicción del clasificador automático será y^ ' [i,j ]= 1 , donde d es el número de documentos y |L| es el número de posibles etiquetas .
Evaluando al candidato clasificador:
1) bayes: 3
clasificador
Lengua: spa
Frec: 54
Docs: 11
Nombre propio: / 54 = 0%
Coocurrencias con glosario:
Puntaje: 0.442 = ( + (1+2) / (1+5.78135971352466)));
Candidato aceptado
Referencias bibliográficas encontradas sobre cada término
(Que existan referencias dedicadas a un término es también indicio de terminologicidad.)| clasificador |
: Laza, R. & Pavón, R. (2010). Clasificador Bayesiano de Documentos MedLine a partir de Datos No Balanceados. España: Universidad de Vigo. |