Seleção customizada de classificadores e oportunidades para paralelismo

Abstract

A classificação automática de documentos (ADC) é considerada uma das tarefas mais relevantes e desafiadoras no contexto de recuperação de informações, devido a alta dimensionalidade e esparsidade dos dados. Alguns trabalhos defendem o uso da seleção dinâmica do classificador para melhorar a acurácia desta tarefa. Este trabalho propõe a seleção customizada de método de classificação realizada em tempo de consulta (teste), bem como a exploração de paralelismo para acelerar a tarefa de ADC. Resultados experimentais, utilizando bases de dados padronizadas, mostram resultados competitivos e promissores nas aplicações, e novas oportunidades para exploração de paralelismo.