Redes neuronales artificiales. Una aplicación a la clasificación de textos según el género: científicos – no científicos

En este trabajo se propone el modelo de Redes Neuronales Artificiales con aprendizaje supervisado: Perceptrón Multicapa, utilizando como criterio de clasificación el género al que pertenece el texto (Científico / No Científico) y la caracterización de los textos basada en distribución de frecuencias...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Beltrán, Celina
Formato: article artículo publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Grupo IANUS 2019
Materias:
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clasificación
textos
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/2133/14284
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Aporte de:
Repositorio Hipermedial de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) de Universidad Nacional de Rosario
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description En este trabajo se propone el modelo de Redes Neuronales Artificiales con aprendizaje supervisado: Perceptrón Multicapa, utilizando como criterio de clasificación el género al que pertenece el texto (Científico / No Científico) y la caracterización de los textos basada en distribución de frecuencias de las categorías morfo-sintácticas. Se comprobó la efectividad de esta red para la predicción del género, determinando los valores del conjunto de parámetros correspondientes a la misma. El porcentaje de clasificación correcta en cada género fue 99%, 95%, para Científicos y No Científicos respectivamente; mientras que el error global fue del 2.7%.
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