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Efeito do Ranking Sobre Métricas de Categorização Multi Rótulo de Texto

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Previous issue date: 2009-11-27 / Dado um documento para categorização, um sistema de categorização multi-rótulo de texto tipicamente ordena um conjunto de categorias pré-definido, de acordo com a adequação delas ao documento, e seleciona as categorias do topo do ranking como o conjunto de categorias do documento. Empates no ranking eventualmente existentes podem ser tratados de diferentes maneiras, mas, muito embora isso possa afetar as métricas utilizadas para avaliar o desempenho dos categorizadores multi-rótulo de texto, este problema parece ter sido pouco estudado na literatura. Neste trabalho, analisamos o impacto de diferentes tipos de ranking sobre diversas métricas de avaliação de desempenho de categorizadores multi-rótulo de texto, a saber: one-error, coverage, ranking loss, average precision, R-precision, Hamming loss, exact match, precision, recall, e 1 F . Para isso, reformulamos sua definição de modo a considerar empates de acordo com o tipo de ranking empregado. Utilizamo-las então para avaliar o desempenho das técnicas de categorização multi-rótulo de texto k -vizinhos mais próximos ( k NN), k -vizinhos mais próximos multi-rótulo (ML- k NN), rede neural sem peso do tipo VG-RAM (VG-RAM WNN) e VG-RAM com correlação de dados (VG-RAM WNNCOR) na categorização de duas bases multi-rótulo de texto com grande número de categorias (105 e 692 categorias). Descobrimos que, dependendo do tipo de ranking empregado, os resultados de desempenho são significativamente diferentes para muitas das métricas analisadas, o que sugere que o tipo de ranking deve ser claramente indicado na avaliação de técnicas de categorização multi-rótulo de texto.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/4070
Date27 November 2009
CreatorsMELOTTI, B. Z.
ContributorsBADUE, Claudine, FRANCA, F. M. G., DE SOUZA, A. F.
PublisherUniversidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFES, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formattext
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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