Resumen extractivo de documentos : Un análisis comparativo de técnicas de puntuación

En el presente existe una cantidad inimaginable de información digital en distintos formatos, la gran mayoría en formato texto. Esto ha incrementado el interés en el estudio de técnicas que permiten identificar de manera automática las partes relevantes y dan como resultado un resumen automático. En...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Corvi, Julieta Pilar
Otros Autores:	Lanzarini, Laura Cristina
Formato:	Tesis Tesis de grado
Lenguaje:	Español
Publicado:	2019
Materias:	Ciencias Informáticas Documentos Documentos en Texto Completo Gestión de documentos Resumen Data extraction and integration
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/81471
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	En el presente existe una cantidad inimaginable de información digital en distintos formatos, la gran mayoría en formato texto. Esto ha incrementado el interés en el estudio de técnicas que permiten identificar de manera automática las partes relevantes y dan como resultado un resumen automático. En esta tesina se desarrolló una técnica capaz de extraer las sentencias más representativas de un documento manteniendo el criterio de un usuario. El aprendizaje de ese criterio se realizó mediante una red neuronal, a partir de un conjunto de documentos previamente calificados por el usuario. La importancia de las oraciones se asigna en concordancia con la importancia que el usuario consideró para los documentos ingresados.
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Resumen extractivo de documentos : Un análisis comparativo de técnicas de puntuación

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