BERT: Melhorando Classificação de Texto com Árvores Extremamente Aleatórias, Bagging e Boosting - Campos, Raphael R.; Gonçalves, Marcos A. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2016: Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2016.24316, 2016)
Um dos métodos mais eficazes para classificação de texto é o recém-proposto BROOF, uma versão Boosting da Floresta Aleatória (FA). Nesse artigo, nós propomos melhorar o método BROOF explorando Árvores Extremamente Aleatórias (AEA) como um “aprendiz fraco” no arcabouço do boosting. Nesse contexto, nós introduzimos o procedimento de Bagging nos modelos de AEA de modo que possamos estimar melhor o erro Out-of-Bag (OOB) se comparado ao BROOF original. Nossos experimentos com vários conjuntos de dados textuais e nove classificadores estado-da-arte, mostram que o método proposto (BERT) está dentre os classificadores com melhores desempenhos em todos os conjuntos de dados testados, saindo-se melhor que o BROOF em vários casos.