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dc.date.accessioned 2012-07-10T20:21:06Z
dc.date.available 2012-07-10T20:21:06Z
dc.date.issued 2012
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/18563
dc.description.abstract En este proyecto se busca utilizar técnicas de aprendizaje automático (machine learning), especialmente utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA) para analizar texto (por ejemplo un artículo de diario) y en base a ello determinar la existencia de texto (oraciones o párrafos) que tengan el "mismo sentido" es decir que presenten la misma semántica, o bien oraciones/párrafos que estén semánticamente relacionadas entre sí. Este problema es comúnmente conocido como identificación y reconocimiento de parafrases. El fenómeno es particularmente difícil de detectar por procedimientos automáticos especialmente por la ambigüedad del lenguaje y por la gran variabilidad léxica que se utiliza para expresar las mismas ideas. es
dc.format.extent 173-176 es
dc.language es es
dc.subject Text analysis es
dc.subject análisis de texto es
dc.subject parafrases es
dc.subject machine learning es
dc.title Sistema de análisis de texto no estructurado es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-950-766-082-5 es
sedici.creator.person Castillo, Julio J. es
sedici.creator.person Cardenas, Marina E. es
sedici.description.note Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.relation.event XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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