Minería de textos para la asignación automática de jurados a Trabajos Especiales de Grado

Abstract

Este trabajo tiene como objetivo el desarrollo de un prototipo basado en minería de textos para la asignación automática de jurados a Trabajos Especiales de Grado (TEG), a través de la clasificación de los documentos dentro de las áreas profesionales de la Escuela de Computación. Para la creación del clasificador se aplicó el proceso de minería de textos sobre una recopilación de documentos de TEG, lo cuales fueron preprocesados, eliminando signos de puntuación, palabras no informativas y aplicando word stemming, y representados mediante el modelo de espacio vectorial con diferentes técnicas de indexación. Asimismo, se probaron diferentes medidas de relevancia para la reducción de la dimensionalidad del espacio de atributos. Para la estimación del modelo de clasificación se realizaron pruebas aplicando el algoritmo k vecinos más cercanos con diferentes parámetros, alcanzando un 82% de clasificaciones correctas. A través de la recomendación de hasta dos áreas, se logró incrementar el porcentaje de clasificaciones correctas a 95%. Este módulo de recomendación de áreas se integró con el módulo de asignación, con el fin de realizar la asignación de los jurados, considerando a los profesores pertenecientes al o las áreas recomendadas, en base a criterios de elección previamente definidos. En conclusión, fue posible obtener un buen rendimiento de clasificación de documentos de TEG aplicando minería de textos y se logró automatizar el proceso de asignación de jurados a TEG, lo que a su vez permite llevar un registro histórico de las asignaciones, contribuyendo además con la automatización de procesos de la Escuela de Computación.