Algoritmos de aprendizado semissupervisionado aprendem a partir de uma combinação de dados rotulados e não rotulados. Assim, eles podem ser aplicados em domínios em que poucos exemplos rotulados e uma vasta quantidade de exemplos não rotulados estão disponíveis. Além disso, os algoritmos semissupervisionados podem atingir um desempenho superior aos algoritmos supervisionados treinados nos mesmos poucos exemplos rotulados. Uma poderosa abordagem ao aprendizado semissupervisionado, denominada aprendizado multidescrição, pode ser usada sempre que os exemplos de treinamento são descritos por dois ou mais conjuntos de atributos disjuntos. A classificação de textos é um domínio de aplicação no qual algoritmos semissupervisionados vêm obtendo sucesso. No entanto, o aprendizado semissupervisionado multidescrição ainda não foi bem explorado nesse domínio dadas as diversas maneiras possíveis de se descrever bases de textos. O objetivo neste trabalho é analisar o desempenho de algoritmos semissupervisionados multidescrição na classificação de textos, usando unigramas e bigramas para compor duas descrições distintas de documentos textuais. Assim, é considerado inicialmente o difundido algoritmo multidescrição CO-TRAINING, para o qual são propostas modificações a fim de se tratar o problema dos pontos de contenção. É também proposto o algoritmo COAL, o qual pode melhorar ainda mais o algoritmo CO-TRAINING pela incorporação de aprendizado ativo como uma maneira de tratar pontos de contenção. Uma ampla avaliação experimental desses algoritmos foi conduzida em bases de textos reais. Os resultados mostram que o algoritmo COAL, usando unigramas como uma descrição das bases textuais e bigramas como uma outra descrição, atinge um desempenho significativamente melhor que um algoritmo semissupervisionado monodescrição. Levando em consideração os bons resultados obtidos por COAL, conclui-se que o uso de unigramas e bigramas como duas descrições distintas de bases de textos pode ser bastante compensador

Semi-supervised learning algorithms learn from a combination of both labeled and unlabeled data. Thus, they can be applied in domains where few labeled examples and a vast amount of unlabeled examples are available. Furthermore, semi-supervised learning algorithms may achieve a better performance than supervised learning algorithms trained on the same few labeled examples. A powerful approach to semi-supervised learning, called multi-view learning, can be used whenever the training examples are described by two or more disjoint sets of attributes. Text classification is a domain in which semi-supervised learning algorithms have shown some success. However, multi-view semi-supervised learning has not yet been well explored in this domain despite the possibility of describing textual documents in a myriad of ways. The aim of this work is to analyze the effectiveness of multi-view semi-supervised learning in text classification using unigrams and bigrams as two distinct descriptions of text documents. To this end, we initially consider the widely adopted CO-TRAINING multi-view algorithm and propose some modifications to it in order to deal with the problem of contention points. We also propose the COAL algorithm, which further improves CO-TRAINING by incorporating active learning as a way of dealing with contention points. A thorough experimental evaluation of these algorithms was conducted on real text data sets. The results show that the COAL algorithm, using unigrams as one description of text documents and bigrams as another description, achieves significantly better performance than a single-view semi-supervised algorithm. Taking into account the good results obtained by COAL, we conclude that the use of unigrams and bigrams as two distinct descriptions of text documents can be very effective