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

Facile Synthesis of Ternary Boron Carbonitride Nanotubes

<p>Abstract</p> <p>In this study, a novel and facile approach for the synthesis of ternary boron carbonitride (B&#8211;C&#8211;N) nanotubes was reported. Growth occurred by heating simple starting materials of boron powder, zinc oxide powder, and ethanol absolute at 1150 &#176;C under a mixture gas flow of nitrogen and hydrogen. As substrate, commercial stainless steel foil with a typical thickness of 0.05 mm played an additional role of catalyst during the growth of nanotubes. The nanotubes were characterized by SEM, TEM, EDX, and EELS. The results indicate that the synthesized B&#8211;C&#8211;N nanotubes exhibit a bamboo-like morphology and B, C, and N elements are homogeneously distributed in the nanotubes. A catalyzed vapor&#8211;liquid&#8211;solid (VLS) mechanism was proposed for the growth of the nanotubes.</p