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Title: Efeito do Ranking Sobre Métricas de Categorização Multi Rótulo de Texto
metadata.dc.creator: MELOTTI, B. Z.
Keywords: Categorização multi-rótulo;Métricas;Ranking
Issue Date: 27-Nov-2009
Publisher: Universidade Federal do Espírito Santo
Citation: MELOTTI, B. Z., Efeito do Ranking Sobre Métricas de Categorização Multi Rótulo de Texto
Abstract: Dado um documento para categorização, um sistema de categorização multi-rótulo de texto tipicamente ordena um conjunto de categorias pré-definido, de acordo com a adequação delas ao documento, e seleciona as categorias do topo do ranking como o conjunto de categorias do documento. Empates no ranking eventualmente existentes podem ser tratados de diferentes maneiras, mas, muito embora isso possa afetar as métricas utilizadas para avaliar o desempenho dos categorizadores multi-rótulo de texto, este problema parece ter sido pouco estudado na literatura. Neste trabalho, analisamos o impacto de diferentes tipos de ranking sobre diversas métricas de avaliação de desempenho de categorizadores multi-rótulo de texto, a saber: one-error, coverage, ranking loss, average precision, R-precision, Hamming loss, exact match, precision, recall, e 1 F . Para isso, reformulamos sua definição de modo a considerar empates de acordo com o tipo de ranking empregado. Utilizamo-las então para avaliar o desempenho das técnicas de categorização multi-rótulo de texto k -vizinhos mais próximos ( k NN), k -vizinhos mais próximos multi-rótulo (ML- k NN), rede neural sem peso do tipo VG-RAM (VG-RAM WNN) e VG-RAM com correlação de dados (VG-RAM WNNCOR) na categorização de duas bases multi-rótulo de texto com grande número de categorias (105 e 692 categorias). Descobrimos que, dependendo do tipo de ranking empregado, os resultados de desempenho são significativamente diferentes para muitas das métricas analisadas, o que sugere que o tipo de ranking deve ser claramente indicado na avaliação de técnicas de categorização multi-rótulo de texto.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/4070
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