Clasificación de la Biblioteca del Congreso
La clasificación fue desarrollada originalmente por Herbert Putnam con la ayuda de Charles Ammi Cutter en 1897 antes de asumir el cargo de bibliotecario del Congreso. Estuvo influida por la clasificación de Cutter y el sistema Dewey de clasificación y fue diseñada para ser usada en la Biblioteca del Congreso. El nuevo sistema sustituyó a un sistema de localización fija desarrollado por Thomas Jefferson. En el momento de la marcha de Putnam de su cargo en 1939 todas las clases excepto la K (Derecho) y partes de la B (Filosofía y Religión) estaban bien desarrolladas. La clasificación ha recibido críticas por carecer de una base teórica sólida, ya que muchas de las decisiones tomadas en su desarrollo estuvieron motivadas por las necesidades prácticas específicas de esa biblioteca más que por consideraciones epistemológicas.
Aprendizaje de clasificación
Aprendizaje de clasificación o aprendizaje automático de clasificación (MLR, por sus siglas en inglés) es la aplicación de aprendizaje automático, típicamente supervisado, semisupervisado o aprendizaje reforzado en la construcción de modelos de clasificación para sistemas de recuperación de información. Los datos de entrenamiento consisten en listas de elementos con algún orden parcial especificado entre elementos en cada lista. Este orden es típicamente inducido por dar una puntuación numérica u ordinal o un juicio binario (p. ej., «relevante» o «no relevante») para cada elemento. El propósito del modelo de clasificación es producir una permutación de elementos en nuevas listas, que no se ven de una manera que sea «similar» a clasificaciones en los datos de entrenamiento en algún sentido.