WEKA TUTORIAL 1. Weka Tutorial en Clasificación de Documentos. Valeria Guevara. Thompson Rivers University

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1 WEKA TUTORIAL 1 Weka Tutorial en Clasificación de Documentos Valeria Guevara Thompson Rivers University Author Note This is a final project COMP 4910 for the bachelors of computing science from the Thompson Rivers University supervised by Mila Kwiatkowska.

2 WEKA TUTORIAL 2 Abstract Este proyecto se enfoca en la clasificación de documentos usando la minería textual a través de modelos de clasificación generados por el open source software WEKA. Este software de aprendizaje automático es un repositorio de algoritmos para descubrir conocimiento donde fácilmente se puede preprocesar los documentos de entrenamiento. Por medio de este software se podrá analizar y comparar los resultados de diferentes algoritmos basados en medidas provenientes de una matriz de confusión. El resultado será la creación de un video tutorial para el uso de Weka en la clasificación de documentos en inglés y español. Adicionalmente la creación de una herramienta para generar los datos de entrada en Weka llamados archivos arff. Palabras clave: Weka, clasificación de documentos, arff, stopwords, toquenizer, pruning, c4.5, arboles de decisiones, vector de palabras, minería de textos, información, bibliotecarios, sociedad del conocimiento, clasificación de documentos.

3 WEKA TUTORIAL 3 Weka clasificación de documentos. Se seleccionó la herramienta Weka con el propósito de generar un modelo que clasifique documentos especializados a partir de dos diferentes courpus (inglés y español). El paquete de WEKA es una colección de algoritmos de máquinas de aprendizaje para tareas de la minería de datos. La minería textual hace uso de estos algoritmos que al aprender de grupo de ejemplos o training set, clasifican nuevos textos en categorías analizadas. Se define como Waikato Environment for Knowledge Analysis. Para mayor información dirigirse a Instalación de WEKA Weka se puede descargar desde: En este caso se descargara la última versión Weka En Windows Weka debe estar situado en el lanzador del programa localizado en una carpeta de la versión de Weka descargada, en este caso weka-3-6. El directorio por defecto de Weka será el mismo directorio en que el archivo este cargado. Para Linux se tendrá que abrir una terminal y escribir: java -jar /installation/directory/weka.jar.

4 WEKA TUTORIAL 4 En base a la metodología de la minería textual en Weka se representara un marco en cuatro etapas, adquisición de datos, preproceso de documentos, extracción de información y evaluación de los resultados para la clasificación de texto. Adquisición de datos Los archivos ARFF son el primordial formato para usar cualquier tarea de clasificación en WEKA. Estos archivos consideran los datos de entrada básicos (conceptos, instancias y atributos) para la minería de datos. Un archivo Atributo-Relación File Formato describe una lista de instancias de un concepto con sus respectivos atributos. Los documentos seleccionados para el conjunto de datos de entrenamiento se han conseguido de la librería de Thompson Rivers University que cuenta con la siguiente dirección electrónica: Se seleccionaron aleatoriamente 71 artículos académicos de medicina en inglés y español. Estos documentos se almacenaron en formato Portable Document Format (PDF). En base a la librería de TRU, se reconoció la clasificación de los documentos en seis categorías Hemodiálisis, Nutrición, Cáncer, Obesidad, Dieta y Diabetes. Estos documentos se almacenaron en carpetas nombradas por categorías dentro de la carpeta principal llamada Medicina. Como se muestra en la figura siguiente.

5 WEKA TUTORIAL 5 Con la finalidad de formar de un archivo arff se creó en Microsoft Visual Studio Professional C# 2012 una aplicación que generara el archivo arff de una colección de documentos organizados en carpetas en base a su categoría. Esta aplicación pudo ser realizada con la colaboración de una librería PDF llamada itextsharp para la extracción de texto de un documento de formato portable. Documents Directory to ARFF puede especificar el nombre de la relación a definir, la locación del directorio principal contenedor de los documentos subdivididos en carpetas categóricas y comentarios requeridos. Así también, especifica el nombre del archivo generado con extensión arff y la locación del mismo. Al final de la aplicación se encuentras dos botones, uno de salida y otro para generar el archivo arff con la información descrita. Esta puede ser descargada en bajo current projects para Minería de Texto. El arff resultante generar un atributo tipo string llamado textodocumento que describirá todo el texto encontrado en el documento y el atributo nominal docclass que definirá la clase a la que pertenece. Comprende mencionar que para versiones recientes de Weka

6 WEKA TUTORIAL 6 como en este caso Weka el atributo clase nunca se puede ser nombrado class. El archivo a generar se encontrará de la manera siguiente: % tutorial de Weka para la Clasificación de textodocumento docclass {Hemodialysis, Nutrition, Cancer, Obesity, Diet, "texto ", Hemodialysis texto, Nutrition "texto.", Cancer "texto ", Obesity "texto ", Diet "texto ", Diabetes Preproceso de documentos Weka contiene herramientas para el preproceso de datos, clasificación, regresión, clustering, reglas de asociación y visualización. Applications es la primera pantalla de Weka para seleccionar la sub-herramienta deseada. Se selecciona Explorer. Está compuesta por seis paneles: Preprocess, Classify, cluster, Associate, Select attributes y Visualize. Preprocess Preproceso para la clasificación de documentos. Para cargar el arff generado se dará clic al botón Open file localizado en la parte superior derecha. En este se seleccionara el archivo creado medicinaweka.arff. Se notara que en la parte de Current relation se describe conjunto de datos que se han cargado. Describe la relación con el nombre medicina, el número de instancias 71 y en total 2 atributos. En la parte inferior se describirán los atributos en el marco de Attributes. Este marco permite seleccionar los atributos textodocumento y docclass.

7 WEKA TUTORIAL 7 Al seleccionar docclass en la parte Selected attribute se describe al atributo nominal con 6 etiquetas y el total de sus instancias. Estas label son Hemodialysis con 11 instancias y Nutrition, Cancer, Obesity, Diet y Diabetes con 12 instancias. En la parte inferior se ilustra un histograma de las etiquetas del atributo docclass que al posicionar el cursor sobre el describirá el valor del atributo como se muestra en la siguiente imagen. En Weka para convertir el atributo textodocumento a un conjunto de atributos que representaran la ocurrencia de las palabras del texto completo, usa el filtro StringToWordVector. Este filtro es una técnica del aprendizaje no supervisado o segmentación. Estas técnicas inductivas tienen como objetivo detectar las agrupaciones y etiquetar las entradas a partir de un conjunto de observaciones sin conocer su clasificación correcta.

8 WEKA TUTORIAL 8 Los filtros se encuentran desde el botón Choose en el marco de Filter. Este botón abrirá una ventana con la raíz Weka de ahí se seleccionara filters y de ahí se seleccionaran la carpeta unsupervised para seleccionar attribute y seleccionar StringToWordVector. En el filtro StringToWordVector se puede configurar los atributos con técnicas del procesamiento lingüístico del lenguaje natural. Para editar este filtro solo es necesario dar clic sobre el nombre del filtro. Teniendo abierta la ventana StringToWordVector mostrara las siguientes opciones para ser modificadas conforme a las necesidades de los documentos a clasificar. Se generaron de diferentes combinaciones de opciones aplicados a los mismos datos de entrenamiento. A los modelos resultantes de cada una se calculó su medida Fβ, que describe la proporción de instancias erróneamente predichas del modelo. Las opciones que generaron un mayor número de instancias predichas correctamente han sido las siguientes: a) wordstokeep: se coloca con 1000 ya que define el límite de palabras por clase a mantener. Donde la bandera donotoperateonperclassbasis: como False para basar wordstokeep en todas las clases. b) TFTransform como True, DFTransform como True outputwordcounts como True y normalizedoclength: se establece con No normalization. No se normalizan los valores para que el filtro encuentre los documentos más relacionados entre sí y cuente la frecuencia que se encuentre una palabra en el documento y no solo considere si el término se encuentra en el documento. En donde outputwordcounts es la bandera que describirá sí una palabra está o no en ese documento y normalizedoclength cuenta una palabra con su valor real del resultado tf-idf de esa palabra en el documento, sin importar que tan pequeño o largo es el documento.

9 WEKA TUTORIAL 9 c) lowercasetokens: se coloca como True para convertir todas las palabras del documento en minúsculas antes de ser agregadas al registro y analizar la misma palabra en minúsculas y mayúsculas por separado. d) Stemmer: selecciona el algoritmo de eliminación de morfemas en un lenguaje determinado con el objeto de reducir a la palabra a su raíz. Se seleccionara no stemmer alguna ya que se hara la clasificacion de textos es varios idiomas. No stemmer alguno se configura al dar clic en el boton Choose se desplegara una menu y se seleccionara NullStemmer. Weka cuenta con un algoritmo estándar en ingles proveniente de snowball.tartarus.org. Snowball es un lenguaje de procesamiento de cadenas diseñado para la creación de stemming y cuentan con un stemmer en español. Para poder hacer uso del algoritmo en español se tendrá que descargar de https://weka.wikispaces.com/stemmers el jar snowball jar. Este se almacenara en la localidad donde se encuentra la aplicación de Weka en la computadora. Finalmente se agregara el algoritmo previo a weka cuando se aplique el siguiente comando desde la línea de comando en Weka. Para Windows: java -classpath "weka.jar;snowball jar" weka.gui.guichooser Para Linux: java -classpath "weka.jar:snowball jar" weka.gui.guichooser Se podrá confirmar con el comando al verificar el parámetro de java.class.path java weka.core.systeminfo Como se muestra en la siguiente figura:

10 WEKA TUTORIAL 10 Al tener configurado el SnowballStemmer se selecciona dando clic en el boton Choose. Este boton desplegara una menu donde se seleccionara desde weka > core > stemmers a SnowballStemmer. Al dar clic en el nombre del stemmer se abrira la siguiente ventana donde se podra seleccionar el lenguaje. Para español al lado de la etiqueta stemmer se pondra spanish en lugar de porter y se dara clic en el boton OK.

11 WEKA TUTORIAL 11 e) Stopwords determina si una sub cadena en el texto es una palabra que no proporcionan información sobre un texto. Las palabras provienen de Rainbow una lista predefinida por defecto Weka-3-6. Rainbow es un programa que realiza la clasificación estadística de texto basada en la biblioteca Bow. Rainbow cuenta con listas por separado en inglés y español, para poder efectuar ambos idiomas se añadió el archivo ES-stopwords que contiene ambas listas provenientes de Rainbow. Se puede descargar ES-stopwords desde WEKA puede cambiar esta lista desde la localidad de la lista deseada. Para esto se dará clic en Weka-3-6 que se encuentra al lado de la etiqueta stopwords y se elijara ES-stopwords previamente descargado. La opción usestoplistse pondrá en True para ignora las palabras que se encuentren en la lista ES-stopwords predefinida con la opción Stopwords. f) Tokenizer: opción para elegir unidad para separar el atributo de texto completo del archivo arff. Al dar clic en el boton Choose se desplegara una menu donde se seleccionara WordTokenizer. Para establecer los delimitadores deimiters en inglés y español se dará clic en el nombre y aparecerá la siguiente ventana. Los delimitadores en español contempla un signo de inicio y otro de fin en una exclamación y son.,;:'"()?!!-[] <>. Otra opción es elegir NGramTokenizer para divide la una cadena texto original en un sub conjunto de palabras consecutivas que forman un patrón con significado único. Este utilizara delimiters por defecto son '\r \n \t,;:.' "()?! ', este es útil para

12 WEKA TUTORIAL 12 ayudar a descubrir patrones de palabras relacionadas entre ellas que representan un contexto significativo. Como se muestra en la siguiente imagen: g) mintermfreq: es por defecto 1 para que cada palabra o término tiene que poseer para ser considerado como atributo, para esto la bandera "donotoperateonperclassbasis" deberá ser False. h) periodicpruning se archivara en no poda con -1 para no elimina palabras de baja frecuencia. i) attributenameprefix se deja sin nada para no añadir un Prefijo a los atributos generados. j) attributeindices: se guardara como first-last para asegurar que todos los atributos sean tratados como si fueran una sola cadena de primero a último. k) invertselection se conservara en False para trabajar con los atributos seleccionados.

13 WEKA TUTORIAL 13 Al finalizar se podrá guardar, cancelar y aplicar. La ventana deberá haber quedado de la siguiente manera:

14 WEKA TUTORIAL 14 Para guardar el algoritmo con estas opciones se dará clic en el botón Save y se elegirá la locación y el nombre para ser guardado. Para aplicar el algoritmo con estas opciones se dará clic en el botón OK y nos regresara a la ventada de Preprocess donde se seleccionara el atributo textodocumento desde el marco de Attributes y dara clic al botón Apply que se encuentra en la parte superior derecha en el módulo de Filter. La imagen de Weka que se encuentra en la esquina inferior derecha empezará a bailar hasta que el proceso termine. Extracción de información Después de la limpieza de los datos en la pestaña de Preprocess, se procederá a la extracción de información. Se dará clic en la pestaña de Classify, el segundo panel de Explorer. En esta etapa se analizará el vector de atributos para la creación del modelo de clasificación que definirá la estructura encontrada en la información analizada. Weka considera el modelo de árbol de decisiones J48 el más popular para la clasificación de texto. J48 es la implementación en java del algoritmo C4.5. Algoritmo que representa en cada nodo una de las posibles decisiones a tomar y en las hojas la clase predicha. Primero se debe de elegir el algoritmo clasificador desde el botón Choose que se encuentra en el lado superior izquierdo de la ventana.

15 WEKA TUTORIAL 15 Este botón desplegara un árbol donde la raíz es weka y la sub carpeta es classifiers. Dentro de la sub carpeta tree localizada en weka.classifiers.trees se encontraran el modelo de árbol J48, como se muestra en la siguiente imagen: Para poder acceder a las opciones del clasificador J48 se da doble clic en el nombre del mismo que se encuentra al lado del botón Choose.

16 WEKA TUTORIAL 16 Se puede alcanzar el 100% en clasificación correcta desactivando la poda y estableciendo el número mínimo de instancias en una hoja a 1. En este caso se modificaran estos parámetros: a) minnumobj: se ajusta a 1 y los demás parámetros de dejaran en la configuración por defecto. En el módulo Test Options se configuran los datos de entrenamiento. Se selecciona Use training set para entrenar el método con todos los datos disponibles y aplicar el resultado sobre la misma colección de datos de entrada.

17 WEKA TUTORIAL 17 Adicionalmente se puede aplicar un porcentaje de partición en los datos de entrada seleccionando la opción Percentage Split y definiendo el porcentaje del total de los datos de entrada con el que se construirá el modelo clasificador, dejando la parte restante para prueba. Debajo de las opciones de Test Options, se encuentra un menú desplegable donde se encontrara una lista con todos los atributos. En el caso de esta clasificación de documentos se seleccionara docclass debido a que es el atributo que actuara como el resultado para la clasificación. El método de clasificación comenzara al presionar el botón Start. La imagen de la ave weka que se encuentra en la parte inferior derecha empezará se bailar hasta que el clasificador finalice el proceso.

18 WEKA TUTORIAL 18 WEKA crea una representación gráfica del árbol de clasificación J48. Este árbol se puede visualizar haciendo clic derecho en el último conjunto de resultados Result List y seleccionando la opción "Visualize tree" o"visualizar árbol".

19 WEKA TUTORIAL 19 El tamaño de la ventana se puede ajustar para que sea más explícito dando clic derecho y seleccionando Fit to Screen, como se muestra en la imagen siguiente. Evaluación de los resultados Weka describe la proporción de instancias erróneamente predichas en con el cálculo de la medida Fβ. El valor es un porcentaje compuesto por la precisión y la exhaustividad o sensibilidad (Recall). La precisión mide el porcentaje de las predicciones positivas correctas que son verdaderamente positivas La sensibilidad es la capacidad de detectar los casos positivos sobre el total de todos los casos positivos.

20 WEKA TUTORIAL 20 Con estos porcentajes se espera que el mejor modelo es el valor de la medida-f más cercano a 1. En la siguiente tabla se observan algunas de las primordiales combinaciones en el preproceso de los datos para la generación del modelo. Esta describe sus medidas de precisión y exhaustividad así como la medida-f. Primero se analizó la mejor estructura para el filtro, sin ajustar los valores del clasificador J48. En este se seleccionaron los mejores parámetros del mismo y selecciono el mejor para después con esta configuración evaluar la mejor configuración para el algoritmo clasificador J48. Tabla comparativa de los diferentes modelos de clasificación de documentos. Features Precision (precisión) Recall (exhaustividad) F-Measure (Medida-F) Word Tokenizer English Spanish (E&S ) Word Tokenizer E&S + Lower Case Conversion Trigrams E&S + Lower Case Conversion Stemming + Word Tokenizer E&S + Lower Case Conversion Stopwords + Word Tokenizer E&S + Lower Case Conversion Stopwords + Stemming Word Tokenizer E&S + Lower Case Conversion Stopwords + Word Tokenizer E&S + Lower Case Conversion + J48 minnumobj =

21 WEKA TUTORIAL 21 Se concluye que el mejor modelo resulta de la combinación de las opciones Stopwords + Word Tokenizer E&S + Lower Case Conversion aplicadas al filtro en el preproceso de los datos y adicionalmente ajustando a 1 minnumobj en el algoritmo clasificador J48. La matriz de confusión resultante de la combinación de Stopwords + Word Tokenizer E&S + Lower Case Conversion ajustando minnumobj a 1 en el algoritmo J48, genera los siguientes valores binarios en su matriz de confusión. a b c d E f Classified as a = Hemodialysis b = Nutrition c = Cancer d = Obesity e = Diet f = Diabetes En esta tabla solo nos muestra las clases con precisión y exhaustividad al 100%. Sus valores de exactitud son los siguientes para cada clase: Class TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure Hemodialysis Nutrition Cancer Obesity

22 WEKA TUTORIAL 22 Diet Diabetes Weighted Avg

23 WEKA TUTORIAL 23 Conclusión Se analiza la clasificación de documentos en español usando la minería textual a través del open source software WEKA. Este software analiza grandes cantidades de datos y decide cual es la más importante. Su objetivo es hacer predicciones automáticas que ayuden a la toma de decisiones. Al compararse weka con otras herramientas para la minería de datos como RapidMiner, IBM Cognos Business Intelligence, Microsoft SharePoint and Pentaho, weka proporciona una visualización amigable para el usuario fácil de comprender, carga los datos eficientemente y la minería de datos es su objetivo principal. La minería textual busca la extracción de patrones a partir del análisis de grandes colecciones de documentos con el objetivo de obtener nuevo conocimiento. Su finalidad es el descubrimiento de grupos interesantes, tendencias, asociaciones y derivaciones en los patrones encontrados y su visualización para la deducción de nuevas conclusiones. Considerando la minería de texto como un subconjunto de la minería de datos. La minería de datos utiliza técnicas de las máquinas de aprendizaje para su desarrollo. De esta manera la minería de texto adopta algoritmos para la clasificación de los textos. La lingüística computacional también aporta técnicas a la minería de texto. Esta ciencia estudia el lenguaje natural con métodos computacionales para hacerlos comprensibles por el sistema operativo. La categorización automática determina el tema de que trata una colección de documentos. Este a diferencia del clustering, decide la clase a la que un documento pertenece dentro de una lista de clases predefinida. Cada categoría es entrenada a través de un precedente proceso manual de categorización.

24 WEKA TUTORIAL 24 La clasificación empieza con un conjunto de textos de entrenamiento previamente categorizados para después generar un modelo de clasificación basado en el conjunto de ejemplos siendo capaz de asignar la clase correcta de un nuevo texto. La técnica de clasificación por árboles de decisiones representa el conocimiento de clasificación mediante una estructura sentencias if- else representadas en las ramas de un árbol. La metodología de la minería textual para la clasificación de texto contempla un marco que se representara en cuatro etapas, adquisición de datos, preproceso de documentos, extracción de información y evaluación de los resultados. Witten, Frank and Hall hacen mención a estos pasos en su obra para el uso de la herramienta WEKA Los datos deben ser colectados en cierta forma que pueda crear un grupo de entrenamiento de datos. Witten, Frank and Hall consideran tres datos de entrada en minería de datos. Estos son los conceptos, instancias y atributos. Los conceptos especifican lo que se desea aprender. Una instancia representa los datos que contiene una clase a ser clasificada que contienen un conjunto de características específicas denominadas atributos. Un atributo en una instancia representa el nivel de medición de dicho atributo en esa instancia. En el caso de documentos las clases serán atributos nominales de la instancia, debido a que las categorías no necesitan representar un orden entre ellas (atributos ordinales). WEKA utiliza un formato estándar llamado Archivo Atributo Relación (ARFF) para representar la colección de documentos de texto en instancias que comparten un conjunto ordenado de atributos divididos en 3 secciones, relación, atributo y datos. El Preproceso de los datos se basa en la preparación del texto usando una serie de operaciones sobre el texto y generar algún tipo de información estructurada o semiestructurada para su análisis. La manera más popular de representar los documentos es por medio de un

25 WEKA TUTORIAL 25 vector. El vector contiene todas las palabras encontradas en el texto indicando su ocurrencia en el mismo. Las tareas importantes para el preprocesamiento con la finalidad de categorizar automáticamente documentos de texto son stemming, lexematización, eliminación de palabras vacías, tokenización y conversión a letras minúsculas. Un algoritmo de stemming elimina los morfemas y encuentra las relaciones entre las palabras no tematizadas y su lexema. La lexematización determina el lema de cada palabra. Se excluyen las palabras vacías para eliminar los términos que no auxilian a generar conocimiento del texto. La tokenización es la forma de separar el texto en palabras. Los signos de puntuación en español son, ;. :?! - -- ( ) [ ] " << >> donde el punto y el guion corto son ambiguos. En español a diferencia de inglés contempla un signo de inicio y otro de fin en una exclamación. La conversión a letras minúsculas para tratar los términos sin importar iguales. Después del preproceso de datos, se procede a la etapa de extracción de conocimiento. La minería textual para clasificación de documentos en weka busca aprender modelo de clasificación predictivos. Estos modelos son usados para predecir la clase a la que una instancia pertenece. El modelo es creado usando el algoritmo de árboles de decisiones C4.5 ya que es el más simple y amplio para la tarea de clasificación. Weka genera una matriz de confusión del modelo generado. Esta muestra en una manera fácil de detectar en cuantas veces las predicciones del modelo fueron hechas correctamente. Los cuatro posibles resultados son: verdaderos positivos, falsos positivos, verdaderos negativos y falsos negativos. TP - verdaderos positivos: la instancia positiva fue predicha en la clase que le corresponde. TN - verdadero negativo: instancia negativa clasificada correctamente. FP - falsos positivos: instancia positiva fue clasificada en una clase incorrecta. FN - falsos negativos instancia negativa clasificada incorrectamente.

26 WEKA TUTORIAL 26 La precisión y exhaustividad son métricas de relevancia para la clasificación de documentos. El modelo de clasificación reporta resultados de forma binaria en una matriz de confusión para calcular el rendimiento predictivo expresado del mismo. La precisión es el porcentaje de los casos positivos que se predijo correctamente: TP / (TP+FP). La exhaustividad o sensibilidad representa la habilidad para predecir instancias positivas sobre el total de todas las instancias positivas: TP / (TP+FN). Estas medidas para ser balanceadas se desarrolla el medida F que describe la proporción de instancias erróneamente predichas. Siendo como resultando F1 la medida calculada con la siguiente ecuación (2 * Precisión * Exhaustividad) / (Precisión + Exhaustividad). Se seleccionaron de la librería de Thompson Rivers University aleatoriamente 71 artículos académicos de medicina en inglés y español para el conjunto de datos de entrenamiento almacenados en formato PDF y categorizados en Hemodiálisis, Nutrición, Cáncer, Obesidad, Dieta y Diabetes. Se desarrolló una aplicación nombrada Documents Directory to ARFF para la creación automática de un archivo arff a partir de directorios de textos variables. Esta aplicación pudo ser realizada con la colaboración de una librería PDF llamada itextsharp para la extracción de texto de un documento de formato portable. Documents Directory to ARFF generara el archivo arff de una colección de documentos organizados en carpetas en base a su categoría. El arff resultante tendrá un primer atributo tipo string llamado textodocumento que describirá el texto un segundo atributo de tipo nominal docclass que definirá la clase a la que pertenece. Se aplicaron diversas pruebas aplicadas al mismo conjunto de textos para evaluar su ecxactitud predictiva. Primero se analizó la mejor estructura para el filtro, sin ajustar los valores del clasificador J48. En este se seleccionaron los mejores parámetros del mismo y selecciono el

27 WEKA TUTORIAL 27 mejor para después con esta configuración evaluar la mejor configuración para el algoritmo clasificador J48. En base a la tabla comparativa se descubrió que los parámetros de la combinación de Stopwords + Word Tokenizer E&S + Lower Case Conversion ajustando minnumobj a 1 en el algoritmo J48, proporcionan valores de 1 para la presicion exasustividad y por definición en su medida-f1. Concluyendo que el mejor modelo resulta de la combinación de las opciones Stopwords + Word Tokenizer E&S + Lower Case Conversion aplicadas al filtro en el preproceso de los datos y adicionalmente ajustando a 1 minnumobj en el algoritmo clasificador J48.

28 WEKA TUTORIAL 28 Lista de referencias Witten, I. H., Frank, E. ;., & Hall, M. A. (2011). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and techniques / Ian H. Witten (3a. ed. --.). s.l.: Elsevier. Cs.waikato.ac.nz,. (2015). Weka 3 - Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java. Retrieved 5 May 2015, from Shams, R. (2015). Weka Tutorial 31: Document Classification 1 (Application). YouTube. Retrieved 15 May 2015, from https://www.youtube.com/watch?v=jsz9jqy1sfe Shams, R. (2015). Weka Tutorial 32: Document classification 2 (Application). YouTube. Retrieved 15 May 2015, from https://www.youtube.com/watch?v=zlvj2_n_olo Rodríguez, J., Calot, E., & Merlino, H. (2014). Clasificación de prescripciones médicas en español. Sedici.unlp.edu.ar. Retrieved 15 May 2015, from Weinberg, B. (2015). Weka Text Classification for First Time & Beginner Users. YouTube. Retrieved 15 May 2015, from https://www.youtube.com/watch?v=iy29uc4uem8. Nlm.nih.gov,. (2015). PubMed Tutorial - Building the Search - How It Works - Stopwords. Retrieved 18 May 2015, from

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