Acelerando o pré-processamento de consultas em sistemas de classificação automática de documentos usando aprendizado postergado

  • Paulo Henrique da Silva UFG
  • Wellington Santos Martins UFG

Resumo


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.

Palavras-chave: Dados esparsos, ruído, ambiguidade, classificação automática de documentos

Referências

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Publicado
22/11/2019
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DA SILVA, Paulo Henrique; MARTINS, Wellington Santos . Acelerando o pré-processamento de consultas em sistemas de classificação automática de documentos usando aprendizado postergado. In: ESCOLA REGIONAL DE INFORMÁTICA DE GOIÁS (ERI-GO), 7. , 2019, Goiânia. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 389-393.