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.pdf | 330.07 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este recurso está sujeto a una Licencia Creative Commons