CLASIFICACIÓN DE TEXTOS: UN ENFOQUE CON USO DE MACHINE LEARNING

Abstract

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.