Un Enfoque Híbrido para la Clasificación Automática de Obras Literarias

ALEJANDRO BOLAÑOS; JULIÁN LITMAN; GUILLERMO RODRÍGUEZ; GUSTAVO HUGO TABOADA

Salta

Simposio; Simposio Argentino de Inteligencia Artificial; 2019

SADIO

Al contar cada vez con mayor volumen de datos a analizar y que granparte de estos sea en formato texto, resulta muy dificultoso para las personas poderentender y aprovechar el valor que ofrecen. La clasificación automática de textosconsiste en asignar a un documento de texto una serie de clases utilizando técnicas deMachine Learning basado en su contenido y los temas que lo componen. La clasificación automática tiene importantes aplicaciones en la administración de contenido, laminería de opinión, el análisis de reseñas de un producto, filtros de SPAM y análisisde sentimiento en redes sociales. Este trabajo explica y detalla paso a paso una estrategia híbrida entre aprendizaje no supervisado y clasificación automática de textosbasada en obras clásicas y literatura técnica trabajando sobre textos no estructurados yseleccionando las técnicas apropiadas para llegar a una aplicación concreta. Luego derealizar evaluaciones con conjuntos de libros, los resultados obtenidos permitieronverificar que nuestro enfoque es efectivo para la asignación automática de categoríasa obras literarias.