Binary classifiers versus AdaBoost for labeling of digital documents
Arturo Montejo Ráez, Luís Alfonso Ureña López · LA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2006
La asignación de términos de un vocabulario controlado (habitualmente \t\t\t\t un tesauro) a documentos en formato digital está abriendo la puerta a nuevas aplicaciones. \t\t\t\t En este artículo se comparan dos algoritmos avanzados para clasificación \t\t\t\t de documentos: la selección adaptativa de clasificadores base binarios y el algoritmo \t\t\t\t AdaBoost. Si bien ambos mostraron tiempos de respuesta similares, el primero \t\t\t\t proporcionó los mejores resultados sobre la partición hep-ex del corpus HEP, respaldando \t\t\t\t dicho método como una solución robusta al multi-etiquetado para grandes \t\t\t\t colecciones.