Servicio de clasificación documental multi cliente basado en técnicas de aprendizaje de máquina y Elasticsearch

Este artículo presenta un servicio de clasificación documental que permite a los sistemas gestión múltiples clientes brindar una mayor confianza y credibilidad sobre tipos documentales asignados documentos cargan usuarios. La investigación fue realizada través las fases CRISP-DM en se evaluaron dos modelos representación documentos, bolsas palabras con n-gramas acumulativos BERT (propuesto recientemente por Google), cinco técnicas aprendizaje máquina, perceptrón multicapa, bosques aleatorios, k vecinos más cercanos, árboles decisión clasificador bayesiano ingenuo. Los experimentos realizaron datos organizaciones mejores resultados fueron obtenidos el aleatorios muy similares exactitud general recuerdo clase para tres algoritmos. no son concluyentes ofertar solo modelo, ya esto depende cada uno ellos. Por lo anterior, ofrece basado arquitectura microservicios organización la creación su propio monitoreo rendimiento producción actualización cuando sea adecuado.