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Descripción:
Recurso que aborda cómo las técnicas de aprendizaje de máquina continúan siendo muy utilizadas para la minería de texto. Para este artículo se realizó una revisión de literatura en periódicos científicos publicados en los años de 2010 y 2011, con el objetivo de identificar las principales formas de aprendizaje de máquina empleadas para la minería de texto. Se utilizó estadística descriptiva para organizar, resumir y analizar los datos encontrados, y se presentó una descripción resumida de las principales encontradas. En los artículos analizados se hallaron 13 aplicadas para la minería de texto, el 83% de los artículos mencionaban de 1 a 3 técnicas de aprendizaje de máquina, las principales usadas por los autores en los artículos estudiados fueron support vector machine (SVM), k-means (K-M), k-nearest neighbors (K-NN), naive bayes (NB), self-organizing maps (SOM).
Palabras clave:
Aprendizaje, Técnicas, Minería de texto, Aprendizaje de máquina
Contribuciones:
Autor:
  • Angel Freddy Godoy Viera
Tipo de recurso educativo: Trabajo de investigación
Categoría: Recurso para aprender
Programas de estudio asociados:
Para citar este recurso:
Viera, Angel Freddy Godoy. (2017). Técnicas de aprendizaje de máquina utilizadas para la minería de texto. Investigación bibliotecológica, 31(71), 103-126. https://doi.org/10.22201/iibi.0187358xp.2017.71.57812
Derechos de autor:
CC:BY-NC-ND
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