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En el área del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) existen muchas tareas basadas en la clasificación de diferentes elementos como palabras, frases y documentos. La utilización de algoritmos de aprendizaje automático es muy común para la resolución de estas tareas, aunque no existe una solución óptima para cualquier situación. La aplicación de los métodos de combinación de clasificadores intenta aprovechar las virtudes de los diferentes tipos de algoritmos existentes para obtener mejores resultados que los conseguidos individualmente por estos clasificadores base. En este trabajo se…mehr

Produktbeschreibung
En el área del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) existen muchas tareas basadas en la clasificación de diferentes elementos como palabras, frases y documentos. La utilización de algoritmos de aprendizaje automático es muy común para la resolución de estas tareas, aunque no existe una solución óptima para cualquier situación. La aplicación de los métodos de combinación de clasificadores intenta aprovechar las virtudes de los diferentes tipos de algoritmos existentes para obtener mejores resultados que los conseguidos individualmente por estos clasificadores base. En este trabajo se muestran los resultados de múltiples experimentos en los que se aprecian los beneficios que pueden aportar estos métodos. Además se han analizado diversas situaciones que aparentemente no son propicias para su utilización y en las que sin embargo la combinación ha demostrado ser capaz de mejorar los resultados iniciales de forma significativa.
Autorenporträt
Doctor en Ingeniería Informática y profesor del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos desde 2003. Su línea de investigación está centrada en el Procesamiento del Lenguaje Natural y comprende la aplicación y combinación de técnicas de aprendizaje automático en diversas tareas de tratamiento de textos.