Un detector de la unidad central de un texto basado en técnicas de aprendizaje automático en textos científicos para el euskera
En este artículo presentamos el primer detector de la Unidad Central (UC) de resúmenes científicos en euskera basado en técnicas de aprendizaje automático. Después de segmentar el texto en unidades de discurso elementales, la detección de la unidad central es crucial para anotar de forma más fiable...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Pompeu Fabra |
| Repositorio: | Repositorio Digital de la UPF |
| OAI Identifier: | oai:repositori.upf.edu:10230/33291 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10230/33291 http://dx.doi.org/10.26342/2017-58-5410 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Unidad central Tópico principal RST Aprendizaje automático Central unit Main topic Machine learning |
| Sumario: | En este artículo presentamos el primer detector de la Unidad Central (UC) de resúmenes científicos en euskera basado en técnicas de aprendizaje automático. Después de segmentar el texto en unidades de discurso elementales, la detección de la unidad central es crucial para anotar de forma más fiable la estructura relacional de textos bajo la Teoría de la Estructura Retórica o Rhetorical Structure Theory (RST). Además, la unidad central puede ser explotada en diversas tareas como resumen automático, tareas de pregunta y respuesta o análisis del sentimiento. Los resultados obtenidos demuestran que las técnicas de aprendizaje automático superan a las técnicas basadas en reglas a pesar del pequeño tamaño del corpus y de la heterogeneidad de los dominios que éste muestra, dejando todavía lugar para mejoras y desarrollo. |
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