Seleção customizada de classificadores e oportunidades para paralelismo - da Silva, Paulo Henrique; Martins, Wellington S.; Rosa, Thierson Couto (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho do Centro-Oeste (ERAD-CO); 2020: Anais da III Escola Regional de Alto Desempenho do Centro-OesteDO - 10.5753/eradco.2020.12645, 2020)
A classificação automática de documentos (ADC) é considerada uma das tarefas mais relevantes e desafiadoras no contexto de recuperação de informações, devido a alta dimensionalidade e esparsidade dos dados. Alguns trabalhos defendem o uso da seleção dinâmica do classificador para melhorar a acurácia desta tarefa. Este trabalho propõe a seleção customizada de método de classificação realizada em tempo de consulta (teste), bem como a exploração de paralelismo para acelerar a tarefa de ADC. Resultados experimentais, utilizando bases de dados padronizadas, mostram resultados competitivos e promissores nas aplicações, e novas oportunidades para exploração de paralelismo.