{"id":{"repo_id":"brazil-ufpe","oai_identifier":"oai:repositorio.ufpe.br:123456789/21130"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/brazil-ufpe/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/21130","repository":{"repo_id":"brazil-ufpe","name":"Brazil UFPE","base_url":"https://repositorio.ufpe.br/oai/request"},"display":{"title":"Algoritmos de seleção de características personalizados por classe para categorização de texto","abstract":"A categorização de textos é uma importante ferramenta para organização e recuperação de informações em documentos digitais. Uma abordagem comum é representar cada palavra como uma característica. Entretanto, a maior parte das características em um documento textual são irrelevantes para sua categorização. Assim, a redução de dimensionalidade é um passo fundamental para melhorar o desempenho de classificação e reduzir o alto custo computacional inerente a problemas de alta dimensionalidade, como é o caso da categorização de textos. A estratégia mais utilizada para redução de dimensionalidade em categorização de textos passa por métodos de seleção de características baseados em filtragem. Métodos deste tipo exigem um esforço para configurar o tamanho do vetor final de características. Este trabalho propõe métodos de filtragem com o intuito melhorar o desempenho de classificação em comparação com os métodos atuais e de tornar possível a automatização da escolha do tamanho do vetor final de características. O primeiro método proposto, chamado Category-dependent Maximum f Features per Document-Reduced (cMFDR), define um limiar para cada categoria para determinar quais documentos serão considerados no processo de seleção de características. O método utiliza um parâmetro para definir quantas características são selecionadas por documento. Esta abordagem apresenta algumas vantagens, como a simplificação do processo de escolha do subconjunto mais efetivo através de uma drástica redução da quantidade de possíveis configurações. O segundo método proposto, Automatic Feature Subsets Analyzer (AFSA), introduz um procedimento para determinar, de maneira guiada por dados, o melhor subconjunto de características dentre um número de subconjuntos gerados. Este método utiliza o mesmo parâmetro usado por cMFDR para definir a quantidade de características no vetor final. Isto permite que a busca pelo melhor subconjunto tenha um baixo custo computacional. O desempenho dos métodos propostos foram avaliados nas bases de dados WebKB, Reuters, 20 Newsgroup e TDT2, utilizando as funções de avaliação de características Bi-Normal Separation, Class Discriminating Measure e Chi-Squared Statistics. Os resultados dos experimentos demonstraram uma maior efetividade dos métodos propostos em relação aos métodos do estado da arte.","abstract_html":"A categorização de textos é uma importante ferramenta para organização e recuperação de informações em documentos digitais. Uma abordagem comum é representar cada palavra como uma característica. Entretanto, a maior parte das características em um documento textual são irrelevantes para sua categorização. Assim, a redução de dimensionalidade é um passo fundamental para melhorar o desempenho de classificação e reduzir o alto custo computacional inerente a problemas de alta dimensionalidade, como é o caso da categorização de textos. A estratégia mais utilizada para redução de dimensionalidade em categorização de textos passa por métodos de seleção de características baseados em filtragem. Métodos deste tipo exigem um esforço para configurar o tamanho do vetor final de características. Este trabalho propõe métodos de filtragem com o intuito melhorar o desempenho de classificação em comparação com os métodos atuais e de tornar possível a automatização da escolha do tamanho do vetor final de características. O primeiro método proposto, chamado Category-dependent Maximum f Features per Document-Reduced (cMFDR), define um limiar para cada categoria para determinar quais documentos serão considerados no processo de seleção de características. O método utiliza um parâmetro para definir quantas características são selecionadas por documento. Esta abordagem apresenta algumas vantagens, como a simplificação do processo de escolha do subconjunto mais efetivo através de uma drástica redução da quantidade de possíveis configurações. O segundo método proposto, Automatic Feature Subsets Analyzer (AFSA), introduz um procedimento para determinar, de maneira guiada por dados, o melhor subconjunto de características dentre um número de subconjuntos gerados. Este método utiliza o mesmo parâmetro usado por cMFDR para definir a quantidade de características no vetor final. Isto permite que a busca pelo melhor subconjunto tenha um baixo custo computacional. O desempenho dos métodos propostos foram avaliados nas bases de dados WebKB, Reuters, 20 Newsgroup e TDT2, utilizando as funções de avaliação de características Bi-Normal Separation, Class Discriminating Measure e Chi-Squared Statistics. Os resultados dos experimentos demonstraram uma maior efetividade dos métodos propostos em relação aos métodos do estado da arte.","abstract_has_math":false,"creators":["FRAGOSO, Rogério César Peixoto"],"institution":"Universidade Federal de Pernambuco","degree_name":null,"degree_level":null,"degree_discipline":null,"degree_department":null,"school":null,"contributors":[],"advisors":["CAVALCANTI, George Darmiton da Cunha"],"committee_chairs":[],"committee_members":[],"year":2016,"date_issued":"2016-08-26","date_published":"2016-08-26","updated_at":"2026-07-24T01:19:01Z","subjects":["Seleção de características. Redução de dimensionalidade. Categorização de textos.","Text categorization. Dimensionality reduction. Feature selection."],"languages":["por"],"rights":["openAccess","Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil"],"rights_urls":["http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/"],"identifier_entries":[]},"links":{"outbound_url":"https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/21130","outbound_label":"Repository record","outbound_source":"dc:identifier.uri"},"metadata_groups":[{"id":"people","label":"People","entries":[{"key":"dc:contributor.advisor","label":"Advisor","values":["CAVALCANTI, George Darmiton da Cunha"]},{"key":"dc:creator","label":"Author","values":["FRAGOSO, Rogério César Peixoto"]}]},{"id":"academic_context","label":"Academic Context","entries":[{"key":"dc:date.accessioned","label":"Dc Date Accessioned","values":["2017-08-31T19:39:48Z"]},{"key":"dc:date.available","label":"Dc Date Available","values":["2017-08-31T19:39:48Z"]},{"key":"dc:date.issued","label":"Date","values":["2016-08-26"]},{"key":"dc:publisher","label":"Institution","values":["Universidade Federal de Pernambuco"]},{"key":"dc:type","label":"Dc Type","values":["masterThesis"]}]},{"id":"subjects_keywords","label":"Subjects and Keywords","entries":[{"key":"dc:subject","label":"Dc Subject","values":["Seleção de características. Redução de dimensionalidade. Categorização de textos.","Text categorization. Dimensionality reduction. Feature selection."]}]},{"id":"language_rights","label":"Language and Rights","entries":[{"key":"dc:language.iso","label":"Language (ISO)","values":["por"]},{"key":"dc:rights","label":"Dc Rights","values":["openAccess","Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil"]},{"key":"dc:rights.uri","label":"Rights URI","values":["http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/"]}]},{"id":"identifiers","label":"Identifiers","entries":[{"key":"dc:identifier.uri","label":"Identifier URI","values":["https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/21130"]}]},{"id":"additional","label":"Additional Metadata","entries":[{"key":"dc:description.abstract","label":"Abstract","values":["A categorização de textos é uma importante ferramenta para organização e recuperação de informações em documentos digitais. Uma abordagem comum é representar cada palavra como uma característica. Entretanto, a maior parte das características em um documento textual são irrelevantes para sua categorização. Assim, a redução de dimensionalidade é um passo fundamental para melhorar o desempenho de classificação e reduzir o alto custo computacional inerente a problemas de alta dimensionalidade, como é o caso da categorização de textos. A estratégia mais utilizada para redução de dimensionalidade em categorização de textos passa por métodos de seleção de características baseados em filtragem. Métodos deste tipo exigem um esforço para configurar o tamanho do vetor final de características. Este trabalho propõe métodos de filtragem com o intuito melhorar o desempenho de classificação em comparação com os métodos atuais e de tornar possível a automatização da escolha do tamanho do vetor final de características. O primeiro método proposto, chamado Category-dependent Maximum f Features per Document-Reduced (cMFDR), define um limiar para cada categoria para determinar quais documentos serão considerados no processo de seleção de características. O método utiliza um parâmetro para definir quantas características são selecionadas por documento. Esta abordagem apresenta algumas vantagens, como a simplificação do processo de escolha do subconjunto mais efetivo através de uma drástica redução da quantidade de possíveis configurações. O segundo método proposto, Automatic Feature Subsets Analyzer (AFSA), introduz um procedimento para determinar, de maneira guiada por dados, o melhor subconjunto de características dentre um número de subconjuntos gerados. Este método utiliza o mesmo parâmetro usado por cMFDR para definir a quantidade de características no vetor final. Isto permite que a busca pelo melhor subconjunto tenha um baixo custo computacional. O desempenho dos métodos propostos foram avaliados nas bases de dados WebKB, Reuters, 20 Newsgroup e TDT2, utilizando as funções de avaliação de características Bi-Normal Separation, Class Discriminating Measure e Chi-Squared Statistics. Os resultados dos experimentos demonstraram uma maior efetividade dos métodos propostos em relação aos métodos do estado da arte."]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Algoritmos de seleção de características personalizados por classe para categorização de texto"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor.advisor":["CAVALCANTI, George Darmiton da Cunha"],"dc:creator":["FRAGOSO, Rogério César Peixoto"],"dc:date.accessioned":["2017-08-31T19:39:48Z"],"dc:date.available":["2017-08-31T19:39:48Z"],"dc:date.issued":["2016-08-26"],"dc:description.abstract":["A categorização de textos é uma importante ferramenta para organização e recuperação de informações em documentos digitais. Uma abordagem comum é representar cada palavra como uma característica. Entretanto, a maior parte das características em um documento textual são irrelevantes para sua categorização. Assim, a redução de dimensionalidade é um passo fundamental para melhorar o desempenho de classificação e reduzir o alto custo computacional inerente a problemas de alta dimensionalidade, como é o caso da categorização de textos. A estratégia mais utilizada para redução de dimensionalidade em categorização de textos passa por métodos de seleção de características baseados em filtragem. Métodos deste tipo exigem um esforço para configurar o tamanho do vetor final de características. Este trabalho propõe métodos de filtragem com o intuito melhorar o desempenho de classificação em comparação com os métodos atuais e de tornar possível a automatização da escolha do tamanho do vetor final de características. O primeiro método proposto, chamado Category-dependent Maximum f Features per Document-Reduced (cMFDR), define um limiar para cada categoria para determinar quais documentos serão considerados no processo de seleção de características. O método utiliza um parâmetro para definir quantas características são selecionadas por documento. Esta abordagem apresenta algumas vantagens, como a simplificação do processo de escolha do subconjunto mais efetivo através de uma drástica redução da quantidade de possíveis configurações. O segundo método proposto, Automatic Feature Subsets Analyzer (AFSA), introduz um procedimento para determinar, de maneira guiada por dados, o melhor subconjunto de características dentre um número de subconjuntos gerados. Este método utiliza o mesmo parâmetro usado por cMFDR para definir a quantidade de características no vetor final. Isto permite que a busca pelo melhor subconjunto tenha um baixo custo computacional. O desempenho dos métodos propostos foram avaliados nas bases de dados WebKB, Reuters, 20 Newsgroup e TDT2, utilizando as funções de avaliação de características Bi-Normal Separation, Class Discriminating Measure e Chi-Squared Statistics. Os resultados dos experimentos demonstraram uma maior efetividade dos métodos propostos em relação aos métodos do estado da arte."],"dc:identifier.uri":["https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/21130"],"dc:language.iso":["por"],"dc:publisher":["Universidade Federal de Pernambuco"],"dc:rights":["openAccess","Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil"],"dc:rights.uri":["http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/"],"dc:subject":["Seleção de características. Redução de dimensionalidade. Categorização de textos.","Text categorization. Dimensionality reduction. Feature selection."],"dc:title":["Algoritmos de seleção de características personalizados por classe para categorização de texto"],"dc:type":["masterThesis"]},"updated_at":"2026-07-24T01:19:01Z"}