Use el DOI o este identificador para enlazar este recurso: https://ru.iibi.unam.mx/jspui/handle/IIBI_UNAM/A14
Título : Técnicas de aprendizaje de máquina utilizadas para la minería de texto
Otros títulos : Machine learning techniques used for text mining
Autor(es) : Viera, Angel Freddy Godoy
En : Investigación Bibliotecológica: archivonomía, bibliotecología e información (0187-358x) vol. 31(71), 103-126 (2017).
Número completo : http://rev-ib.unam.mx/ib/index.php/ib/issue/view/4465
Resumen : Las técnicas de aprendizaje de máquina continúan siendo muy utilizadas para la minería de texto. Para este artículo se realizó una revisión de literatura en periódicos científicos publicados en los años de 2010 y 2011, con el objetivo de identificar las principales formas de aprendizaje de máquina empleadas para la minería de texto. Se utilizó estadística descriptiva para organizar, resumir y analizar los datos encontrados, y se presentó una descripción resumida de las principales encontradas. En los artículos analizados se hallaron 13 aplicadas para la minería de texto, el 83% de los artículos mencionaban de 1 a 3 técnicas de aprendizaje de máquina, las principales usadas por los autores en los artículos estudiados fueron support vector machine (svm), k-means (k-m), k-nearest neighbors (k-nn), naive bayes (nb), self-organizing maps (som). Los pares que aparecen con mayor frecuencia son svm/nb, svm/k-nn, svm/decission tree.
Palabras clave : Aprendizaje de máquina
Minería de texto
Técnicas de aprendizaje de máquina
Fecha de publicación : 2017
DOI : 10.22201/iibi.0187358xp.2017.71.57812
URI : http://ru.iibi.unam.mx/jspui/handle/IIBI_UNAM/A14
Aparece en las colecciones: Artículos

Texto completo:
Archivo Descripción Tamaño Formato  
71art4.pdf330.07 kBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este recurso está sujeto a una Licencia Creative Commons Creative Commons