Título: Classificadores de Texto Reduzido Basedados em SVM
Autores: Kinto, Eduardo Akira; Hernandez, Emílio Del Moral
Resumo: Este artigo apresenta estudos no campo da recuperação da informação e classificação de textos reduzidos, ou seja, textos que apresentam poucas palavras (frases). Tradicionalmente os estudos em classificação de textos têm sido feitos com textos ou documentos que apresentam muitas palavras. Este trabalho visa explorar a capacidade da classificação de frases, usando-se Máquinas de Vetores Suporte, situação comum em muitas aplicações como, por exemplo, filtro do título de mensagens de e-mail e classificação de resumos de descrições detalhadas. O trabalho foi conduzido usandose de documentos em língua portuguesa coletados da internet.
Palavras-chave:
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBRN2005-096
Artigo em PDF: CBRN2005_096.pdf
Arquivo BibTex: CBRN2005_096.bib