Agente Inteligente para Classificação de Notícias por Assunto

Alex Souza, José Everardo Bessa Maia

Resumo


O artigo apresenta uma avaliação da eficácia de combinações de modelos de representação de documentos, incluindo uma nova abordagem, com algoritmos de classificação multirrótulo na implementação de um agente inteligente para classificar notícias por assunto. O trabalho do agente é classificar as notícias em classes de interesse e distribuí-las conforme o perfil dos assinantes. Os modelos de representação de documentos do tipo matriz TFIDF,
WORD2VEC tradicional e a abordagem proposta W2VP-IDF são combinados com os classificadores KNN, SVM e Árvore de Decisão e avaliados. Os resultados dos testes mostram o desempenho significativamente superior da combinação TF-IDF com SVM sobre todos os outros, que é a combinação recomendada. A representação W2VP-IDF proposta, obteve os melhores resultados dentre os modelos de representação para o classificador KNN.

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