Los métodos de aprendizaje automático supervisado en la clasificación textual según el grado de especialización

Abstract

Este artículo pretende aplicar métodos de aprendizaje automático supervisado a una base de datos con información textual según el grado de especialización para comprobar la relevancia teórica de métodos numéricos de clasificación empleados a priori. Los resultados destacan las debilidades de trabajar con clasificaciones cuantitativas y las fortalezas de predicción de clase al usar el algoritmo J48.

This paper aims to apply supervised machine learning methods to a database containing textual information on specialization degree to test the theoretical relevance of numerical classification methods used beforehand. Results highlight the weaknesses when working with quantitative classifications and the classprediction strengths when using algorithm J48.