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Using of Transformers Models for Text Classification to Mobile Educational Applications

Publicado en:Ieee Latin America Transactions. 21 (6): 730-736 - 2023-06-01 21(6), DOI: 10.1109/TLA.2023.10172138

Autores: Garrido, AP; Arias, EB

Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor

Resumen

In Q2 2022, educational apps were the second most popular category on the Google Play Store, accounting for 10.47% of the apps available worldwide. This work explores the application of five BERT-based pre-trained models with the Transformers architecture to classify mobile educational applications. These five models are according to the knowledge field: bert-base-cased, bert-base-uncased, roberta-base, albert-base-v2 and distilbert-base-uncased. This study uses a dataset with educational apps of Google Play, this dataset was enriched with description and category because it lacked this information. In all models, a tokenizer and fine-tuning works were applied for training in the classification task. After training the data, the testing phase was performed in which the models had to go through four training epochs to obtain better results: roberta-base with 81% accuracy, bert-base-uncased with 79% accuracy, bert-base-cased obtained 80% accuracy, albert-base-v2 obtained 78% accuracy and distilbert-base-uncased obtained 76% accuracy.

Palabras clave
bidirectional encoder representations from transformersieee transactionsinternetmulticlass text classificationnatural language processingrecurrent neural networkstext categorizationtrainingtransformersBit error rateNatural language processing, multiclass text classification, transformers, bidirectional encoder representations from transformers.

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Ieee Latin America Transactions debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Computer Science (Miscellaneous). Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q3 para la agencia WoS (JCR) en la categoría Computer Science, Information Systems.

2025-05-01:

  • Google Scholar: 2
  • WoS: 2
  • Scopus: 4
  • OpenCitations: 4
Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-05-01:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 17 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (PILICITA GARRIDO, ANABEL) y Último Autor (BARRA ARIAS, ENRIQUE).