Un modelo de recuperación de información basado en SVMs
Los clasificadores como los SVMs (Support Vector Machines) se usaron para la clasificación de documentos de manera muy eficiente, pero su utilidad no ha sido comprobada para la recuperación de información (RI) en el momento de jerarquerizar los documentos. En este artículo proponemos una transform...
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| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad de Guadalajara
2004-01-01
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| Series: | Revista Electrónica y Tecnológica e-Gnosis |
| Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=73000208 |
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doaj-8314bbfe37ea42bc87690eff39ab09b62020-11-24T21:28:13ZspaUniversidad de GuadalajaraRevista Electrónica y Tecnológica e-Gnosis1665-57452004-01-0120Un modelo de recuperación de información basado en SVMsM. Fernanda MaldonadoArlindo M. L. OliveiraJ. Alfredo SánchezLos clasificadores como los SVMs (Support Vector Machines) se usaron para la clasificación de documentos de manera muy eficiente, pero su utilidad no ha sido comprobada para la recuperación de información (RI) en el momento de jerarquerizar los documentos. En este artículo proponemos una transformación que asocia el proceso de la RI a un nuevo espacio vectorial en el que un clasificador basado en SVMs se entrena para aprender el concepto de similitud frente a los documentos.http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=73000208 |
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M. Fernanda Maldonado Arlindo M. L. Oliveira J. Alfredo Sánchez |
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2004-01-01 |
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Los clasificadores como los SVMs (Support Vector Machines) se usaron para la clasificación de documentos de manera
muy eficiente, pero su utilidad no ha sido comprobada para la recuperación de información (RI) en el momento de jerarquerizar
los documentos. En este artículo proponemos una transformación que asocia el proceso de la RI a un nuevo espacio vectorial en el
que un clasificador basado en SVMs se entrena para aprender el concepto de similitud frente a los documentos. |
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