Categorización de textos multilingües basada en redes neuronales

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Title: Categorización de textos multilingües basada en redes neuronales
Authors: García Vega, Manuel | Martín Valdivia, María Teresa | Ureña López, Luis Alfonso
Keywords: Categorización de texto | Modelo del espacio vectorial | Recuperación de información | Redes neuronales | LVQ | Recuperación de información multilingüe
Issue Date: Sep-2001
Publisher: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Citation: GARCÍA VEGA, Manuel; MARTÍN VALDIVIA, María Teresa; UREÑA LÓPEZ, Luis Alfonso. “Categorización de textos multilingües basada en redes neuronales”. Procesamiento del lenguaje natural. Nº 27 (sept. 2001), pp. 265-272
Abstract: Los métodos de acceso a la información, hoy en día, deben mejorarse para superar la sobrecarga de información existente. Las tareas de clasificación de textos como la categorización de documentos puede ayudar a los usuarios a acceder a gran cantidad de información (texto) disponible en Internet y en sus organizaciones. En este trabajo presentamos un sistema de categorización multilingüe basado en corpus paralelos, concretamente la Biblia Políglota, en español e inglés. El objetivo es categorizar textos en estas lenguas usando un entrenamiento de textos multilingües. Para ello, empleamos Redes Neuronales en CT, que se comportan mucho mejor que el ampliamente utilizado algoritmo de Rocchio. El algoritmo de Widrow-Hoff y el basado en el Gradiente Exponenciado de Kivinen-Warmuth han sido usados con éxito en PLN y en particular en CT. Proponemos el uso de un método, novedoso en PLN, de aprendizaje competitivo, concretamente el algoritmo de aprendizaje por cuantificación vectorial (LVQ). Los resultados que presentamos muestran que el LVQ mejora significativamente a los otros algoritmos de aprendizaje.
URI: http://hdl.handle.net/10045/1819
ISSN: 1135-5948
Language: spa
Type: info:eu-repo/semantics/article
Appears in Collections:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 27 (septiembre 2001)

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