Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 409150.pdf: 923910 bytes, checksum: 44e59b532fd1e8f249aeacfa7777f126 (MD5) Previous issue date: 2007-12-06 / Este trabalho apresenta e avalia uma proposta para Categoriza??o Hier?rquica de Textos com uso combinado dos classificadores k-Nearest Neighbors (k-NN) e Support Vector Machines (SVM). O estudo foi embasado numa s?rie de experimentos os quais fizeram uso da cole??o Folha-RIcol de textos em l?ngua portuguesa, que se encontram hierarquicamente organizados em categorias. Nos experimentos realizados, os classificadores k-NN e SVM tiveram seu desempenho analisado, primeiro individualmente, com uma variante da metodologia de avalia??o hold-out, e ap?s, de modo combinado. A combina??o proposta, denominada k-NN+SVM, teve seu desempenho comparado com aquele dos classificadores individuais e com o da combina??o por voto. Em s?ntese, a combina??o k-NN+SVM n?o apresentou desempenho superior ?s demais alternativas, todavia o estudo permitiu a observa??o do comportamento dos classificadores e seu uso combinado, a identifica??o de problemas e poss?veis solu??es, bem como algumas considera??es sobre a cole??o de documentos utilizada