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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
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/5038 |
| Date | 06 December 2007 |
| Creators | Linden, Gustavo Sandini |
| Contributors | Lima, Vera L?cia Strube de |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, BR, Faculdade de Inform?ca |
| 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 PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 1974996533081274470, 500, 600, 1946639708616176246 |
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