Uma Metodologia para Tratamento do Viés da Maioria em Modelos de Stacking via Identificação de Documentos Difíceis

  • Welton Santos Universidade Federal de Minas Gerais http://orcid.org/0000-0001-5673-0748
  • Washington Cunha Universidade Federal de Minas Gerais
  • Celso França Universidade Federal de Minas Gerais
  • Guilherme Fonseca Universidade Federal de São Jõao del-Rei http://orcid.org/0009-0000-7862-8701
  • Sergio Canuto Universidade Federal de Minas Gerais
  • Leonardo Rocha Universidade Federal de São Jõao del-Rei
  • Marcos Gonçalves Universidade Federal de Minas Gerais

Resumo


Modelos de stacking são efetivos na tarefa de classificação automática de documentos explorando a complementariedade entre modelos. Contudo, ainda há situações de falha na classificação de alguns documentos, denominados aqui como documentos difíceis, devido a um viés em que a maioria dos modelos aprendidos apontam para uma classe diferente da real. Este trabalho apresenta uma primeira proposta, composta de dois passos, que visa contornar falhas por viés da maioria. Primeiro, treinamos um detector de documentos difíceis, para depois utilizar o detector para direcionar documentos difíceis para um meta-classificador especialista em tais documentos. Empiricamente, nossa abordagem se mostra promissora no isolamento do viés da maioria.
Palavras-chave: Classificação automática, Stacking, Viés da Maioria, Documentos difíceis

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Publicado
25/09/2023
SANTOS, Welton; CUNHA, Washington; FRANÇA, Celso; FONSECA, Guilherme; CANUTO, Sergio; ROCHA, Leonardo; GONÇALVES, Marcos. Uma Metodologia para Tratamento do Viés da Maioria em Modelos de Stacking via Identificação de Documentos Difíceis. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 38. , 2023, Belo Horizonte/MG. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 408-413. ISSN 2763-8979. DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd.2023.233366.