Número de registros encontrados: 40
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LIDDY, Elizabeth DuRoss |
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Discourse-level structure in abstracts
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ASIS '87: Proceedings of the 50th ASIS Annual Meeting Edited by Ching-chih Chen, Medford, New Jersey, American Society for Information Science by Learned Information, 1987 138-147. |
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En línea (consulta: 05/2005) |
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Se describe una investigación que aborda, no sólo la posibilidad de detectar automáticamente la coincidencia de conceptos en los resúmenes, sino también los roles que estos tienen en relación con el resto. Se ha desarrollado un prototipo de estructura de resúmenes a partir de la experiencia de los resumidores profesionales. Los resultados muestran cómo la implantación de las reglas de actuación de los resúmenes prototipo pueden ser llevados a cabo, mostrando cómo la información está relacionada con otra información en el resumen, consiguiendo potenciar la recuperación con un alto grado de precisión. |
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Servicios; servicios de usuarios; servicios de información; servicios de resúmenes; resumen automático |
Valoración |
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MOENS, Marie-Francine; UYTTENDAELE, Caroline; DUMORTIER, Jos |
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Abstracting of legal cases: the potential of clustering based on the selection of representative objects
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Journal of the American Society for Information Science, 1999, vol.50, n.2, pp.151-161 |
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En línea (consulta: 05/2005) |
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El proyecto belga SALOMON resume automáticamente casos criminales para mejorar el acceso a un gran número de existentes y futuras decisiones judiciales. SALOMÓN extrae texto de los casos para elaborar el sumario, de forma que se facilita determinar rápidamente la relevancia de los casos, o puede ser empleado para la búsqueda de textos. Una parte importante de la búsqueda se centra en el desarrollo de técnicas automáticas que permitan el reconocimiento de aquellos párrafos o frases relevantes en el texto. Estas técnicas se emplean para eliminar el material redundante e identificar párrafos relevantes. |
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Resumen automático; clustering; proyecto salomon |
Valoración |
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TEUFEL, Simone; MOENS, Marc |
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Sentence Extraction as a Classification Task.
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In MANI, Inderjeet ; MAYBURY, Mark T., (Eds), Proceedings of the Workshop on Intelligent Scalable Text Summarization at the 35th Meeting of the Association for Computational Linguistics, and the 8th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, Madrid, Spain, 1997. |
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Archivo PDF |
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Un primer paso útil en la sumarización del texto es la selección de un pequeño número de frases con significado dentro de un texto amplio. Kupiec et al (1995) describe esto como una tarea de clasificación basada en un corpus de trabajos técnicos con sumarizaciones escritas por resumidores profesionales. Su sistema identifica aquellas frases "m" del texto que también están en la sumarización, adquiriendo entonces un modelo de "valor abstracto" de una frase como combinación de un número limitado de propiedades de esa frase. Se informa acerca de una repetición de un pequeño experimento con sumarizaciones de diferentes datos puesto que los documentos no están escritos por resumidores profesionales, sino por los propios autores. Se usan frases con significado alternativo (seleccionadas con criterio humano) como material de entrenamiento y evaluación, ya que esto tiene ventajas para la posterior generación automática de resúmenes más flexibles. Se comparan cuantitativamente dos estrategias diferentes para el entrenamiento y la evaluación (alineación versus criterio humano). También se analizan las diferencias cualitativas y las consecuencias para la generación de resúmenes. |
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sumarización textual; informe técnico |
Valoración |
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TINKER, A. J. |
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An empirical evaluation of human-produced and machine-produced abstracts.
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Library and Information Research News, 1999, vol. 23, n. 74, pp.33-44. |
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En línea (consulta: 05/2005) |
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Se plantea la calidad de los resúmenes automáticos y manuales. Aunque los resultados indican que todos los aspectos en el resumen manual son superiores que los automáticos, la diferencia en la presentación y la aceptabilidad es mínima. Se recomienda centrarse en las necesidades de los resúmenes y la innovación continua en los sistemas de producción de resúmenes automáticos para desafiar los límites de los resúmenes manuales. |
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Resumen automático; resumen; evaluación |
Valoración |
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