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dc.date.accessioned 2012-10-26T16:24:30Z
dc.date.available 2012-10-26T16:24:30Z
dc.date.issued 2005-10
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23064
dc.description.abstract Este trabajo tiene por objetivo evaluar distintas técnicas de selección de la oración que mejor representa la idea principal (gist) de un texto corto (noticia de prensa) en español. Se utilizaron dos métodos clásicos de la literatura y dos propuestas extra, basadas en la estructura de los documentos. Para la evaluación se tomó el proceso de clasificación para determinar la capacidad del extracto para “representar” el contenido de la noticia y su categoría. Los métodos evaluados obtienen un buen comportamiento, superando –en algunos casos– el 90% de eficiencia respecto del experimento utilizando la noticia completa. Complementariamente, se realizaron experiencias utilizando combinaciones de los mejores métodos, logrando un incremento de la eficiencia de un 5%. es
dc.language es es
dc.subject Selection process es
dc.subject noticias es
dc.subject resumen automático es
dc.subject extracción de la idea principal es
dc.title Experimentos con métodos de extracción de la idea principal de un texto sobre una colección de noticias periodísticas en español es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Tolosa, Gabriel Hernán es
sedici.creator.person Peri, Jorge Alberto es
sedici.creator.person Bordignon, Fernando Raúl Alfredo es
sedici.description.note II Workshop de Ingeniería de Software y Bases de Datos (WISBD) 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.date.exposure 2005-10
sedici.relation.event XI Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)