CATÁLOGO DE LA BIBLIOTECA DE LA FaMAF
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Detección de palabras clave en textos literarios / Juan Pablo Herrera.

By: Herrera, Juan Pablo, 1980-.
Contributor(s): Pury, Pedro Angel, 1959- [dir.].
Material type: materialTypeLabelBookPublisher: [S.l. : s.n. ], 2005Description: 114 h. : il. ; 30 cm.Subject(s): Index generation | Mathematics and statistics | Linguistics | Procesamiento de lenguajes naturales | Generación de índices | Matemática y estadística | Lingüística | Corpus | Detección | Entropía | Información espacial | Palabras clave | Lenguajes naturales | Zipf
Partial contents:
Procesamiento estadístico de lenguajes naturales -- Ley de Zipf -- Clustering como criterio de relevancia -- Texto aleatorio -- Entropía -- Palabras del glosario -- Código fuente.
Dissertation note: Tesis (Lic.en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba.Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2005. Summary: En este trabajo se describen e implementan tres métodos para la detección de palabras clave, de forma estadística y sin ningún conocimiento a priori del rol de las palabras en textos literarios. El primer método utiliza como medida de clasificación, la desviación estandar de la distancia entre ocurrencias sucesivas de una palabra, el cual es un parámetro apropiado para cuantificar la atracción mutua que existe entre las palabras. El segundo método se basa en el hecho de que las palabras con gran significancia dentro de un texto, tienden a agruparse y a formar aglutinamientos (clusters), mientras que las palabras comunes están distribuidas de manera más uniforme en el texto. De este hecho se desprende una métrica que mide este grado de aglutinamiento, y en consecuencia, la relevancia de las palabras. Por último, se propone un tercer método, que utiliza la entropía de Shannon, ya que existe una relación cuantitativa entre esta y el grado de relevancia de las palabras.
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Trabajo Especial de Grado Trabajo Especial de Grado FaMAF
Secc. Tesis y Trabajos especiales
TE C HER 1 Available 17858
Trabajo Especial de Grado Trabajo Especial de Grado FaMAF
Secc. Tesis y Trabajos especiales
TE C HER ej.2 2 Available 17859
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Incluye apéndices.

Tesis (Lic.en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba.Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2005.

Bibliografía : h. 112-114.

Procesamiento estadístico de lenguajes naturales -- Ley de Zipf -- Clustering como criterio de relevancia -- Texto aleatorio -- Entropía -- Palabras del glosario -- Código fuente.

En este trabajo se describen e implementan tres métodos para la detección de palabras clave, de forma estadística y sin ningún conocimiento a priori del rol de las palabras en textos literarios. El primer método utiliza como medida de clasificación, la desviación estandar de la distancia entre ocurrencias sucesivas de una palabra, el cual es un parámetro apropiado para cuantificar la atracción mutua que existe entre las palabras. El segundo método se basa en el hecho de que las palabras con gran significancia dentro de un texto, tienden a agruparse y a formar aglutinamientos (clusters), mientras que las palabras comunes están distribuidas de manera más uniforme en el texto. De este hecho se desprende una métrica que mide este grado de aglutinamiento, y en consecuencia, la relevancia de las palabras. Por último, se propone un tercer método, que utiliza la entropía de Shannon, ya que existe una relación cuantitativa entre esta y el grado de relevancia de las palabras.

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