Caracterización de documentos utilizando técnicas de minería de textos

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 extr...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Aquino, Germán Osvaldo
Otros Autores:	Lanzarini, Laura Cristina
Formato:	Tesis Tesis de grado
Lenguaje:	Español
Publicado:	2013
Materias:	Ciencias Informáticas documentos Data mining minería de datos extracción de palabras clave redes neuronales aprendizaje automático
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63166
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	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.
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Caracterización de documentos utilizando técnicas de minería de textos

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