Semi-supervised learning models for document classification : a systematic review and meta-analysis

Abstract

En el presente estudio se propone una estructura de los tipos de modelos semi-supervisados en la clasificación de documentos, para de esta manera analizar las cualidades de cada uno de ellos en su proceso de categorización, esto a través de una SLR (Revisión de literatura sistemática) que analiza el rendimiento de los estudios para efectuar un meta-análisis. La estrategia de búsqueda de estudios ha sido definida con el método PICOC (Población, Intervención, Comparación, Salidas, Contexto), el cual, apoyado en dos preguntas de investigación, define una cadena de búsqueda que ha permitido recopilar 332 investigaciones, filtradas con el método de la declaración PRISMA y la determinación de criterios de exclusión, seleccionando así 46 investigaciones para el estudio. De la SLR se ha obtenido una estructura de organización para los modelos semi-supervisados y un esquema del proceso de clasificación. También, se ha analizado las ventajas y desventajas de los diferentes tipos de aprendizaje, evaluando su desempeño de clasificación en cada tipo de aprendizaje a través de un meta-análisis. Se determina que los modelos que presentan los mejores niveles de rendimiento son el aprendizaje activo (0.88) y ensamblado (0.84).