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En este trabajo se presenta un nuevo categorizador de texto para bases de datos documentales. El categorizador propuesto corresponde a una extension del categorizador Naive Bayes que permite obtener buenos resultados en bases documentales con desbalance en datos de entrenamiento. Resultados experimentales permiten afirmar que el categorizador supera a Naive Bayes y se compara favorablemente con otras tecnicas mas sofisticadas como maquinas de soporte vectorial y regresion logistica sin incurrir en costos computacionales significativos en la fase de entrenamiento.

Categorización de texto en bases documentales a partir de modelos computacionales livianos