Generación automática de reglas de categorización de texto en un método híbrido basado en aprendizaje

En este artículo se evalúan diferentes técnicas para la generación automática de reglas que se emplean en un método híbrido de categorización automática de texto. Este método combina un algoritmo de aprendizaje computacional con diferentes sistemas basados en reglas en cascada empleados para el filtrado y reordenación de los resultados proporcionados por dicho modelo base. Aquí se describe una implementación realizada mediante el algoritmo kNN y un lenguaje básico de reglas basado en listas de términos que aparecen en el texto a clasificar. Para la evaluación se utiliza el corpus de noticias Reuters-21578. Los resultados demuestran que los métodos de generación de reglas propuestos producen resultados muy próximos a los obtenidos con la aplicación de reglas generadas manualmente y que el sistema híbrido propuesto obtiene una precisión y cobertura comparables a la de los mejores métodos del estado del arte.

Método híbrido para categorización de texto basado en aprendizaje y reglas

En este artículo se presenta un nuevo método híbrido de categorización automática de texto, que combina un algoritmo de aprendizaje computacional, que permite construir un modelo base de clasificación sin mucho esfuerzo a partir de un corpus etiquetado, con un sistema basado en reglas en cascada que se emplea para filtrar y reordenar los resultados de dicho modelo base. El modelo puede afinarse añadiendo reglas específicas para aquellas categorías difíciles que no se han entrenado de forma satisfactoria. Se describe una implementación realizada mediante el algoritmo kNN y un lenguaje básico de reglas basado en listas de términos que aparecen en el texto a clasificar. El sistema se ha evaluado en diferentes escenarios incluyendo el corpus de noticias Reuters-21578 para comparación con otros enfoques, y los modelos IPTC y EUROVOC. Los resultados demuestran que el sistema obtiene una precisión y cobertura comparables con las de los mejores métodos del estado del arte.

Hybrid Approach Combining Machine Learning and a Rule-Based Expert System for Text Categorization

This paper discusses a novel hybrid approach for text categorization that combines a machine learning algorithm, which provides a base model trained with a labeled corpus, with a rule-based expert system, which is used to improve the results provided by the previous classifier, by filtering false positives and dealing with false negatives. The main advantage is that the system can be easily fine-tuned by adding specific rules for those noisy or conflicting categories that have not been successfully trained. We also describe an implementation based on k-Nearest Neighbor and a simple rule language to express lists of positive, negative and relevant (multiword) terms appearing in the input text. The system is evaluated in several scenarios, including the popular Reuters-21578 news corpus for comparison to other approaches, and categorization using IPTC metadata, EUROVOC thesaurus and others. Results show that this approach achieves a precision that is comparable to top ranked methods, with the added value that it does not require a demanding human expert workload to train

Prólogo - Manual de Economía y Gestión de Empresas en Ingeniería

En la medida que el conocimiento adecuado del concepto de empresa, marco institucional y jurídico de la empresa, organización y gestión de empresas, está integrado en las competencias de formación básica de las directrices de diversos planos de estudio de los distintos grados de ingeniería, se hace necesario que los estudiantes de ingeniería dispongan de manuales actualizados. Este manual pretende servir de guía de estudio para los estudiantes, que se aproximan por primera vez al mundo empresarial, especialmente, los estudiantes de ingeniería.

Overview of international research in generic competence assessment

The competency assessment is a key issue for improving the quality of teaching and learning within the current European Higher Education Area (EHEA). The aim of this paper is to review the current research on assessment of generic competences, especially through online tools. It has conducted a search of the Web of Knowledge (Thomson Reuters) from keywords. It have been reviewed the abstracts and the results have been classified by time periods, countries and research area. It has selected a set of articles of the period 2010?2012, in which we have analyzed future trends. It is concluded that the research of assessment generic competences is been developing nowadays in educational area, although is still more important in the professional one. Additionally, it is surprising that appears most often used in preuniversity education levels. The academic context has increased research activities over the past five years, with different developments in the Anglo?Saxon countries over that those countries attached to the Bologna Process. The latest reports indicate that the learning competences must meet the individual reality of each person, so that the use of ICTs in their development and evaluation are essential given its immediacy and motivational ability. There is a clear trend towards an evaluation model that includes a 360º specific and generic competences analysis.

People, management and social responsability. The team: the main asset of any management

People, management and social responsability. The team: the main asset of any management. En colaboración con Dña. Montserrat Castellanos Moreno. Profesora Asociada de la Universidad Europea. Journal of Management and Marketing. Thomson Reuters. Zilina. Slovakia