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dc.date.accessioned 2017-10-25T16:20:18Z
dc.date.available 2017-10-25T16:20:18Z
dc.date.issued 2013
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63166
dc.description.abstract Obtener el conjunto de términos más representativos de un documento es una tarea importante, ya que permite caracterizarlo y simplificar los procesos de búsqueda y recuperación. En este trabajo se presenta un nuevo método que, sin importar el idioma en el que el documento esté escrito, permite extraer el conjunto de palabras clave más adecuado. Su funcionamiento se basa en una Red Neuronal que, luego de ser entrenada, es capaz de decidir para cada término del documento si se trata de una palabra clave o no. El ingreso del documento a la Red Neuronal implicó la definición de una representación numérica adecuada que permite medir la participación de un término dentro del documento. El método propuesto fue medido sobre una base de datos de artículos científicos publicados en WICC entre los años 1999 y 2012 demostrando un desempeño superior al de KEA, uno de los algoritmos de extracción de palabras clave más citados en la bibliografía. es
dc.language es es
dc.subject documentos es
dc.subject Data mining es
dc.subject minería de datos es
dc.subject extracción de palabras clave es
dc.subject redes neuronales es
dc.subject aprendizaje automático es
dc.title Caracterización de documentos utilizando técnicas de minería de textos es
dc.type Tesis es
sedici.creator.person Aquino, Germán Osvaldo es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Tesis de grado es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
sedici.contributor.director Lanzarini, Laura Cristina es
thesis.degree.name Licenciado en Informática es
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de La Plata es
sedici.date.exposure 2013-12


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)