La contribución de los métodos de aprendizaje automático no supervisado al diseño de métodos para la clasificación textual según el grado de especialización

Les teories terminològiques modernes es basen en la hipòtesi que existeix un grau d’especialització textual, que depèn de factors diversos, tant lingüístics com extralingüístics. Aquest article té per objectiu mesurar la utilitat dels algoritmes d’aprenentatge automàtic no supervisat (en concret, l’algorisme simple k-mitjans) per classificar textos segons el grau d’especialització. Per això, s’usa com a font una base de dades amb informació intra i extratextual i es comparen els resultats amb les etiquetes de classe assignades prèviament mitjançant un mètode numèric de classificació. Els resultats obtinguts suggereixen l’existència del grau i demostren la presència de patrons particulars que se situen en els límits entre classes, la qual cosa revela l’existència de límits difusos i problemes en el mètode plantejat.Modern terminology theories are based on the hypothesis of the existence of a text specialization degree that depends on different elements, both linguistic and extralinguistic. This article aims to test how useful unsupervised machine learning algorithms (specifically simple k-means algorithm) are to classify texts according to itsspecialization degree. To that end, a database with intra and extra textual information is used as a source tool. Results are compared with the class tags previously assigned by means of a numerical classification method. The obtained results suggest the existence of the degree and prove the presence of particular texts that are placed in limits between classes. This fact reveals the existence of vague limits and problems in the proposed method

La «justicia» en el reparto: las misivas matemáticas mantenidas entre Fermat y Pascal

La probabilidad puede llegar a ser un concepto complejo de introducir dado su carácter abstracto. Fueron las preguntas que se hacían los jugadores de azar en el siglo XVII las que motivaron el estudio de la probabilidad que conocemos en la actualidad. En este trabajo se presenta una idea de aula en la que se emplea una metodología activa de Aprendizaje Basado en Juegos caracterizada por su estilo manipulativo, significativo y constructivista que, enfocado desde un punto de vista solidario, puede llegar a ser muy enriquecedor para los alumnos de educación secundaria, así como eficaz para la comprensión de los conceptos relacionados con la probabilidad

Epsilon

Título, resumen y palabras clave en español e inglésResumen basado en el de la publicaciónLa probabilidad puede llegar a ser un concepto complejo de introducir dado su carácter abstracto. Fueron las preguntas que se hacían los jugadores de azar en el siglo XVII las que motivaron el estudio de la probabilidad que conocemos en la actualidad. Se presenta una idea de aula en la que se emplea una metodología activa de Aprendizaje Basado en Juegos caracterizada por su estilo manipulativo, significativo y constructivista que, enfocado desde un punto de vista solidario, puede llegar a ser muy enriquecedor para los alumnos de educación secundaria.ES

Los métodos de aprendizaje automático supervisado en la clasificación textual según el grado de especialización

Este artículo pretende aplicar métodos de aprendizaje automático supervisado a una base de datos con información textual según el grado de especialización para comprobar la relevancia teórica de métodos numéricos de clasificación empleados a priori. Los resultados destacan las debilidades de trabajar con clasificaciones cuantitativas y las fortalezas de predicción de clase al usar el algoritmo J48.This paper aims to apply supervised machine learning methods to a database containing textual information on specialization degree to test the theoretical relevance of numerical classification methods used beforehand. Results highlight 1the weaknesses when working with quantitative classifications and the class- prediction strengths when using algorithm J48

LOS MÉTODOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO SUPERVISADO EN LA CLASIFICACIÓN TEXTUAL SEGÚN EL GRADO DE ESPECIALIZACIÓN

Este artículo pretende aplicar métodos de aprendizaje automático supervisado a una base de datos con información textual según el grado de especialización para comprobar la relevancia teórica de métodos numéricos de clasificación empleados a priori. Los resultados destacan las debilidades de trabajar con clasificaciones cuantitativas y las fortalezas de predicción de clase al usar el algoritmo J48

Ordinal classification of the affectation level of 3D-images in Parkinson diseases

Parkinson's disease is characterised by a decrease in the density of presynaptic dopamine transporters in the striatum. Frequently, the corresponding diagnosis is performed using a qualitative analysis of the 3D-images obtained after the administration of [Formula: see text]I-ioflupane, considering a binary classification problem (absence or existence of Parkinson's disease). In this work, we propose a new methodology for classifying this kind of images in three classes depending on the level of severity of the disease in the image. To tackle this problem, we use an ordinal classifier given the natural order of the class labels. A novel strategy to perform feature selection is developed because of the large number of voxels in the image, and a method for generating synthetic images is proposed to improve the quality of the classifier. The methodology is tested on 434 studies conducted between September 2015 and January 2019, divided into three groups: 271 without alteration of the presynaptic nigrostriatal pathway, 73 with a slight alteration and 90 with severe alteration. Results confirm that the methodology improves the state-of-the-art algorithms, and that it is able to find informative voxels outside the standard regions of interest used for this problem. The differences are assessed by statistical tests which show that the proposed image ordinal classification could be considered as a decision support system in medicine.This research has been partially supported by the “Ministerio de Economía, Industria y Competitividad” of Spain (Ref. TIN2017-85887-C2-1-P) and the “Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) y de la Consejería de Economía, Conocimiento, Empresas y Universidad” of the “Junta de Andalucía” (Spain) (Ref. UCO-1261651).Ye