Selección de Vectores Característica para la Clasificación de Documentos Usando Redes Neuronales

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El objetivo general de este trabajo es el desarrollo de un método para seleccionar vectores característica de documentos para la clasificación mediante el uso de redes neuronales.

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En la actualidad se utiliza una gran cantidad de métodos para la clasificación de documentos de texto. Un método aplicado frecuentemente son las redes neuronales; sin embargo, una desventaja de éstas, se encuentra al momento de seleccionar vectores característica que representen la información de una manera más precisa y rica. Estos vectores sirven como entrada para el entrenamiento de la red neuronal.

En este trabajo de investigación, se hace uso de un método de comparación por similaridad de documentos de texto, el cual se basa en la creación de grafos a partir de conceptos adaptados de la teoría de análisis así como algoritmos de comparación de modelos 3D no rígidos. Luego, se obtiene un conjunto mejorado de vectores característica para el entrenamiento de una red neuronal, con la cual se realizará los experimentos para posteriormente analizar los resultados de clasificación obtenidos.

Key findings

clasificación de documentos, vector característica, redes neuronales, modelos no-rígidos, UNSA, Arequipa
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Effective start/end date22/12/18 → …