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dc.date.accessioned 2012-11-06T14:19:36Z
dc.date.available 2012-11-06T14:19:36Z
dc.date.issued 2012-10
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23743
dc.description.abstract La detección de plagio intrínseco obtiene las secciones de un texto que se sospecha no fueron escritas por el autor del mismo, en base a las variaciones estilográficas observadas en el mismo. En este trabajo, se analiza la factibilidad del uso de histogramas globales para modelar el estilo de escritura de un autor y la detección de outliers, una subtarea de este tipo de detección, que identifica los cambios de estilos en el histograma. El algoritmo de detección fue testeado en el corpus de la Competencia de Detección de Plagio PAN-PC-2011, obteniendo un desempeño aceptable en comparación con los otros detectores participantes de la competencia. es
dc.language es es
dc.subject base de datos es
dc.subject Data mining es
dc.subject detección de plagio intrínseco es
dc.subject histogramas es
dc.title Detección de plagio intrínseco basado en histogramas es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Funez, Dario G. es
sedici.creator.person Errecalde, Marcelo Luis es
sedici.description.note Eje: Workshop Bases de datos y minería de datos (WBDDM) 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 2012-10
sedici.relation.event XVIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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