Reconocimiento automático de artículos científicos
En el presente trabajo se describe un modelo basado en un conjunto de reglas heurísticas que permite la detección automática de documentos de carácter científico a partir del análisis lógico de su estructura. En particular, se definen 4 categorías de reglas que se aplican en diferentes niveles de es...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2005
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21175 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En el presente trabajo se describe un modelo basado en un conjunto de reglas heurísticas que permite la detección automática de documentos de carácter científico a partir del análisis lógico de su estructura. En particular, se definen 4 categorías de reglas que se aplican en diferentes niveles de especificidad.
Se implementó un prototipo de software a los efectos de validar y ajustar el comportamiento del modelo. Se trabajó con un corpus de formatos heterogéneos de 600 documentos relacionados al área de las ciencias de la computación y la informática, donde el 50% fueron artículos y el resto textos varios sobre el dominio del conocimiento en cuestión. Se realizaron diferentes experimentos con la intención de probar las reglas y ajustar empíricamente el valor umbral. De los experimentos realizados se obtuvieron resultados, medidos en términos de precisión, que oscilan entre 0.85 y 0.94. |
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