Caracterización de documentos utilizando técnicas de minería de textos

Autores
Aquino, Germán Osvaldo
Año de publicación
2013
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Lanzarini, Laura Cristina
Descripción
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.
Licenciado en Informática
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática
Materia
Ciencias Informáticas
documentos
Data mining
minería de datos
extracción de palabras clave
redes neuronales
aprendizaje automático
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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Acceder
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