Acelerando o pré-processamento de consultas em sistemas de classificação automática de documentos usando aprendizado postergado - da Silva, Paulo Henrique; Martins, Wellington Santos (Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO); 2019: Anais da VII Escola Regional de Informática de Goiás, 2019)
Apesar de todos os esforços, a classificação automática de documentos ainda é uma tarefa desafiadora. Isto porque os algoritmos de aprendizado devem lidar com dados esparsos, ruído e a ambiguidade inerentes à linguagem humana, assimetria da distribuição de dados, entre outros fatores. Alguns trabalhos defendem o uso de um aprendizado postergado no qual somente características relacionadas ao documento sendo classificado sejam levadas em consideração. Um modelo local e customizado é aprendido para cada documento sendo classificado. Esta abordagem requer um alto custo computacional pois deve operar no momento da classificação. Este trabalho propõe o uso de paralelismo para viabilizar operações de filtragem e engenharia de características em uma etapa anterior à classificação do documento.