Hacia Resúmenes de Texto Inducidos por Consultas Semánticamente Aumentadas

J Guadalupe Ramos Díaz (), Ramón Guztavo Ramos Díaz () and Héctor Oceguera Soto ()
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J Guadalupe Ramos Díaz: Tecnológico Nacional de México / Instituto Tecnológico de La Piedad
Ramón Guztavo Ramos Díaz: Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo
Héctor Oceguera Soto: Instituto Tecnológico de La Piedad

Revista de Gestión Empresarial y Sustentabilidad, 2018, vol. 4, issue 1, 13-29

Abstract: Gente platicando con dispositivos inteligentes será, tal vez, el estilo más usado de interfaces de computadoras en el futuro cercano. Ahora, este fenómeno ocurre cuando una persona interactúa, por ejemplo, con un agente de software y se le hace una consulta, de hecho, esto es común con los teléfonos inteligentes y las tabletas. Normalmente, el sistema operativo de los dispositivos provee un cierto tipo de asistente donde el usuario pregunta y el software responde.Un gran reto de los asistentes es la reducción de la información para poderla presentar al usuario. En este trabajo se presenta una técnica algorítmica que construye automáticamente un reporte de texto a partir de un grupo de documentos y a partir de una consulta, en particular, se extraen los fragmentos más similares a la consulta. El cálculo estándar de similitud de coseno se enriquece a partir de un componente semántico que se obtiene mediante la aplicación de la técnica de Análisis Semántico Latente. En este sentido recuperamos no sólo el texto con similitud estándar sino aquellos que comparten un nivel de semejanza de significado. Así pues, preparamos un reporte de texto (resumen) a partir de múltiples documentos con similitud semántica con respecto a una consulta de usuario.

Keywords: Web Semántica; resumen; extracción de información (search for similar items in EconPapers)
Date: 2018
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