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Previous issue date: 2010-10-10 / Most research on Automatic Text Categorization (ATC) seeks to improve the classifier
performance (effective or efficient) responsible for automatically classifying a document
d not yet rated. The k nearest neighbors (kNN) is simpler and it s one of automatic
classification methods more effective as proposed. In this paper we proposed two kNN
variations, Inverse kNN (kINN) and Symmetric kNN (kSNN) with the aim of improving
the effectiveness of ACT. The kNN, kINN and kSNN methods were applied in Reuters,
20ng and Ohsumed collections and the results showed that kINN and kSNN methods
were more effective than kNN method in Reuters and Ohsumed collections. kINN and
kSNN methods were as effective as kNN method in 20NG collection. In addition, the
performance achieved by kNN method is more stable than kINN and kSNN methods
when the value k change. A parallel study was conducted to generate new features in
documents from the similarity matrices resulting from the selection criteria for the best
results obtained in kNN, kINN and kSNN methods. The SVM (considered a state of the
art method) was applied in Reuters, 20NG and Ohsumed collections - before and after
applying this approach to generate features in these documents and the results showed
statistically significant gains for the original collection. / Grande parte das pesquisas relacionadas com a classificação automática de textos (CAT)
tem procurado melhorar o desempenho (eficácia ou eficiência) do classificador responsável
por classificar automaticamente um documento d, ainda não classificado. O método
dos k vizinhos mais próximos (kNN, do inglês k nearest neighbors) é um dos métodos
de classificação automática mais simples e eficazes já propostos. Neste trabalho foram
propostas duas variações do método kNN, o kNN invertido (kINN) e o kNN simétrico
(kSNN) com o objetivo de melhorar a eficácia da CAT. Os métodos kNN, kINN e kSNN
foram aplicados nas coleções Reuters, 20NG e Ohsumed e os resultados obtidos demonstraram
que os métodos kINN e kSNN tiveram eficácia superior ao método kNN ao serem
aplicados nas coleções Reuters e Ohsumed e eficácia equivalente ao método kNN ao serem
aplicados na coleção 20NG. Além disso, nessas coleções foi possível verificar que o
desempenho obtido pelo método kNN é mais estável a variação do valor k do que os desempenhos
obtidos pelos métodos kINN e kSNN. Um estudo paralelo foi realizado para
gerar novas características em documentos a partir das matrizes de similaridade resultantes
dos critérios de seleção dos melhores resultados obtidos na avaliação dos métodos
kNN, kINN e kSNN. O método SVM, considerado um método de classificação do estado
da arte em relação à eficácia, foi aplicado nas coleções Reuters, 20NG e Ohsumed - antes
e após aplicar a abordagem de geração de características nesses documentos e os resultados
obtidos demonstraram ganhos estatisticamente significativos em relação à coleção
original.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tde/499 |
| Date | 10 October 2010 |
| Creators | SANTOS, Fernando Chagas |
| Contributors | CARVALHO, Cedric Luiz de, ROSA, Thierson Couto |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Mestrado em Ciência da Computação, UFG, BR, Ciências Exatas e da Terra - Ciências da Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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