CLASSIFICAÇÃO DE TEXTOS: UMA ABORDAGEM COM USO DE MACHINE LEARNING

• Cardoso, Fábio Eder ^[1] ; Ferneda, Edberto ^[1] ; Botega, Leonardo ^[1]
  1. [1] Universidade Estadual Paulista

     Universidade Estadual Paulista

     Brasil

     
• Localización: EDICIC, ISSN-e 2236-5753, Vol. 3, Nº. Extra 3, 2023 (Ejemplar dedicado a: Special Issue: Information Literacy, digital humanities and gender studies: trends and challenges)
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • CLASIFICACIÓN DE TEXTOS: UN ENFOQUE CON USO DE MACHINE LEARNING
  • TEXT CLASSIFICATION: AN APPROACH USING MACHINE LEARNING
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  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    La clasificación de textos ha sido utilizada como base para la organización del conocimiento en las más diversas áreas, ya que permite organizar grupos de categorías para guiar el corte de estos dominios. En la era de la información digital, donde existe una gran cantidad de datos diseminados en entornos de computación en la nube, es necesario el uso de tecnologías informacionales para ayudar en el proceso de clasificación de estos datos. En este contexto, la Ciencia de la Información contribuye en el proceso de producción, organización, transmisión y uso de la información en las más variadas áreas, entre ellas, la ciencia de la computación, matemáticas, inteligencia artificial, entre otras. A través de la tecnología, cuando la información está adecuadamente clasificada, puede ser puesta a disposición de la sociedad de manera más eficaz. El objetivo principal de este artículo es abordar contextos sobre la clasificación de textos con el uso de Machine Learning. Esta investigación es de tipo exploratoria, con un método experimental, y utiliza un enfoque cuantitativo como técnica de análisis de datos. Como resultado, después de utilizar el algoritmo de distancia euclidiana, se estableció una matriz de distancias y un agrupamiento jerárquico, además de una nube de palabras, resaltando expresiones con términos relevantes de los documentos.

  • português

    A classificação de textos tem sido utilizada como base para a organização do conhecimento nas mais variadas áreas, uma vez que proporciona organizar grupos de categorias para nortear recortes desses domínios. Na era da informação digital, na qual existe uma vasta quantidade de dados disseminados em ambientes de computação em nuvem, é necessário o uso de tecnologias informacionais, para auxiliar o processo de classificação desses dados. Neste contexto, a Ciência da Informação contribui no processo de produção, organização, transmissão e uso da informação, nas mais variadas áreas, dentre elas, a ciência da computação, matemática, inteligência artificial, dentre outras. Por meio da tecnologia, quando a informação é adequadamente classificada, ela pode ser disponibilizada de maneira mais eficaz para a sociedade. O objetivo geral deste artigo é abordar contextos sobre classificação de textos com uso de Machine Learning. Esta pesquisa é do tipo exploratória, de método experimental, utilizou-se a abordagem quantitativa como técnica de análise de dados. Como resultado, após utilizar o algoritmo de distância Euclidiana, estabeleceu-se uma matriz de distâncias e um agrupamento hierárquico, além de uma nuvem de palavras, retornando expressões com termos relevantes dos documentos.

  • English

    Text classification has been employed as a foundation for organizing knowledge across a wide range of fields, as it allows for the grouping of categories to guide the segmentation of these domains. In the digital information age, where there is an abundance of data spread across cloud computing environments, the use of informational technologies is essential to facilitate the classification process of this data. Within this framework, Information Science plays a pivotal role in the production, organization, transmission, and utilization of information across diverse fields, including computer science, mathematics, artificial intelligence, among others. Through technology, when information is appropriately classified, it can be made available to society more effectively. The primary aim of this article is to address contexts regarding text classification using Machine Learning. This research is exploratory, adopting an experimental method, and employs a quantitative approach as its data analysis technique. As a result, after utilizing the Euclidean distance algorithm, a distance matrix and hierarchical grouping were established, along with a word cloud, highlighting terms of significance from the documents.