Show simple item record

dc.contributor.authorRodríguez Tapia, Sergio
dc.contributor.authorCamacho Cañamón, Julio
dc.date.accessioned2018-11-27T09:59:22Z
dc.date.available2018-11-27T09:59:22Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.issn0214-9141
dc.identifier.issn2013-6455
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10459.1/65201
dc.description.abstractLes teories terminològiques modernes es basen en la hipòtesi que existeix un grau d’especialització textual, que depèn de factors diversos, tant lingüístics com extralingüístics. Aquest article té per objectiu mesurar la utilitat dels algoritmes d’aprenentatge automàtic no supervisat (en concret, l’algorisme simple k-mitjans) per classificar textos segons el grau d’especialització. Per això, s’usa com a font una base de dades amb informació intra i extratextual i es comparen els resultats amb les etiquetes de classe assignades prèviament mitjançant un mètode numèric de classificació. Els resultats obtinguts suggereixen l’existència del grau i demostren la presència de patrons particulars que se situen en els límits entre classes, la qual cosa revela l’existència de límits difusos i problemes en el mètode plantejat.ca_ES
dc.description.abstractModern terminology theories are based on the hypothesis of the existence of a text specialization degree that depends on different elements, both linguistic and extralinguistic. This article aims to test how useful unsupervised machine learning algorithms (specifically simple k-means algorithm) are to classify texts according to itsspecialization degree. To that end, a database with intra and extra textual information is used as a source tool. Results are compared with the class tags previously assigned by means of a numerical classification method. The obtained results suggest the existence of the degree and prove the presence of particular texts that are placed in limits between classes. This fact reveals the existence of vague limits and problems in the proposed method.ca_ES
dc.language.isospaca_ES
dc.publisherEdicions i Publicacions de la Universitat de Lleidaca_ES
dc.relation.isformatofReproducció del document publicat a https://doi.org/10.21001/sintagma.2018.30.08ca_ES
dc.relation.ispartofSintagma: revista de lingüística, 2018, vol. 30, p. 131-149ca_ES
dc.rightscc-by (c) Sergio Rodríguez, Julio Camacho, 2018ca_ES
dc.rightscc-by (c) Universitat de Lleida. Departament d'Anglès i Lingüística, 2018ca_ES
dc.rightscc-by (c) Universitat de Lleida. Departament de Filologia Clàssica, Francesa i Hispànica, 2018ca_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectAprenentatge automàtic no supervisatca_ES
dc.subjectK-mitjansca_ES
dc.subjectMètodeca_ES
dc.subjectTerminologiaca_ES
dc.subjectTextca_ES
dc.subjectClassificacióca_ES
dc.subjectUnsupervised machine learningca_ES
dc.subjectK-meansca_ES
dc.subjectMethodca_ES
dc.subjectTerminologyca_ES
dc.subjectTextca_ES
dc.subjectClassificationca_ES
dc.titleLa contribución de los métodos de aprendizaje automático no supervisado al diseño de métodos para la clasificación textual según el grado de especializaciónca_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleca_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionca_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessca_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.21001/sintagma.2018.30.08


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

cc-by (c) Sergio Rodríguez, Julio Camacho, 2018
Except where otherwise noted, this item's license is described as cc-by (c) Sergio Rodríguez, Julio Camacho, 2018