Aprendizado de Máquina não Supervisionado Baseado em Redes Heterogêneas para Agrupamento de Textos

José Santos; Rafael Rossi

doi:10.5753/eniac.2020.12115

José Santos Universidade Federal do Mato Grosso do Sul
Rafael Rossi Universidade Federal do Mato Grosso do Sul

DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12115

Resumo

As representações em redes permitem modelar diferentes tipos de relações entre textos, são capazes de capturar padrões dificilmente capturados pelo modelo espaço vetorial, e algoritmos de agrupamento em redes, como a propagação de rótulos, possuem complexidade linear. Porém, o agrupamento em redes não tem sido explorado (i) especificamente no agrupamento de textos; e (ii) com as diferentes possibilidades de representar textos em redes. Com isso, o objetivo deste artigo é a exploração e análise de técnicas de agrupamento aplicadas a diferentes tipos de representações em redes. Foram realizados experimentos utilizando 30 coleções de diferentes domínios, representadas em formato bag-of-words, redes de similaridade do tipo k-Nearest Neighbors e redes bipartidas. A abordagem de propagação de rótulos em redes de similaridade obteve os melhores resultados para a maioria das medidas de avaliação e para a maioria das coleções de textos. O algoritmo de propagação de rótulos demonstrou-se promissor, principalmente quando aplicado a redes de similaridade.

Palavras-chave: agrupamento de textos, representações em redes, propagação de rótulos.

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