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dc.contributor.author Matias Mendoza, Griselda Areli
dc.contributor.author Ledeneva, Yulia
dc.contributor.author García Hernández, René Arnulfo
dc.date.accessioned 2020-04-21T19:01:14Z
dc.date.available 2020-04-21T19:01:14Z
dc.date.issued 2020-02-28
dc.identifier.isbn 978-607-633-151-4
dc.identifier.isbn 978-607-538-615-7
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/108755
dc.description Detección de ideas principales y composición de resúmenes en inglés, español, portugués y ruso. 60 años de investigación, es un libro que puede ser leído por cualquier persona. Sin embargo, al ser un texto que presenta una tarea de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) está más enfocado a investigadores, estudiantes de posgrado, estudiantes de doctorado, ingenieros y para todos los interesados en problemas del PLN y generación del conocimiento. Entre las aportaciones que se destacan de este libro están: el reporte de seis pruebas del Test de Turing, con lo que se demuestra que una máquina puede engañar a un humano y presentar un resumen mejor que el realizado por éste; la integración y el reporte de los métodos novedosos desarrollados hasta el momentos; la comparación con los sistemas, la integración y reporte en español y ruso de la GART, ya que para estos lenguajes no se tenía una pesquisa formal y, finalmente, los resultados mostrados son una fuente de referencia para saber en qué punto está la investigación de la GART en los cuatro lenguajes. es
dc.description.abstract Detección de ideas principales y composición de resúmenes en inglés, español, portugués y ruso. 60 años de investigación es un libro que aborda la tarea de generación automática de resúmenes desde la perspectiva cualitativa y cuantitativa. Primero se presentan los resultados de las pruebas de los test de Turing realizados a las máquinas que actualmente generan resúmenes de forma automática en los lenguajes más hablados y escritos: inglés, español, portugués y ruso, para saber si un resumen hecho por una máquina tiene la calidad para confundir a un humano y que no se dé cuenta que el resumen lo hizo una máquina. Posteriormente, se presenta la integración y el reporte cuantitativo de los métodos novedosos desarrollados hasta el momento y la comparación con los sistemas que generan resúmenes automáticos. El libro está escrito en un lenguaje muy accesible por lo que cualquier persona puede leerlo, ya que a pesar de utilizar en algunas partes lenguaje técnico, éste se explica y se da el significado de cada término. es
dc.description.sponsorship Universidad Autónoma del Estado de México es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Alfaomega Grupo Editor, S.A. de C.V. es
dc.rights openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es
dc.subject Test de Turing es
dc.subject Resúmenes es
dc.subject Corpus es
dc.subject Heurística es
dc.subject Métricas es
dc.subject Evaluación es
dc.subject First es
dc.subject Random es
dc.subject Topline es
dc.subject Contenido es
dc.subject F-Measure es
dc.subject Rouge es
dc.subject Método es
dc.subject Sistema Summons es
dc.subject Cut and Paste es
dc.subject Grafos es
dc.subject Lenguaje es
dc.subject Copernic Summarizer es
dc.subject Microsoft es
dc.subject Word es
dc.subject SweSum es
dc.subject T-Conspectus es
dc.subject Open Text Summarizer es
dc.subject Text Compactor es
dc.subject Summarizing es
dc.subject Summarizer es
dc.subject Tools4noobs es
dc.subject Pertinence Summarizer es
dc.subject Shvoong es
dc.subject BigdataSummarizer es
dc.subject Lenguajes es
dc.subject Document Understanding Conferences es
dc.subject Text Analysis Conference es
dc.subject Métodos es
dc.subject Ma-SingleDocSum es
dc.subject UnifiedRank es
dc.subject AG-Bag-words es
dc.subject AG-Bigramas es
dc.subject AG-Multi es
dc.subject TextRank es
dc.subject AG-4feature es
dc.subject Summarization es
dc.subject Secuencias Frecuentes Maximales es
dc.subject Conferencias es
dc.subject Talleres es
dc.subject Text Summarizer es
dc.subject SuPor es
dc.subject SABio es
dc.subject GistSumm es
dc.subject Transliteración es
dc.subject Resumo es
dc.subject BigdataSummarizer es
dc.subject Español es
dc.subject Inglés es
dc.subject Portugués es
dc.subject Ruso es
dc.subject Corpus TEXTRUSS es
dc.subject.classification CIENCIAS SOCIALES es
dc.title Detección de ideas principales y composición de resúmenes en inglés, español, portugués y ruso. 60 años de investigación es
dc.type Libro es
dc.provenance Académica es
dc.road Verde es
dc.cve.CenCos 10301 es


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  • Título
  • Detección de ideas principales y composición de resúmenes en inglés, español, portugués y ruso. 60 años de investigación
  • Autor
  • Matias Mendoza, Griselda Areli
  • Ledeneva, Yulia
  • García Hernández, René Arnulfo
  • Fecha de publicación
  • 2020-02-28
  • Editor
  • Alfaomega Grupo Editor, S.A. de C.V.
  • Tipo de documento
  • Libro
  • Palabras clave
  • Test de Turing
  • Resúmenes
  • Corpus
  • Heurística
  • Métricas
  • Evaluación
  • First
  • Random
  • Topline
  • Contenido
  • F-Measure
  • Rouge
  • Método
  • Sistema Summons
  • Cut and Paste
  • Grafos
  • Lenguaje
  • Copernic Summarizer
  • Microsoft
  • Word
  • SweSum
  • T-Conspectus
  • Open Text Summarizer
  • Text Compactor
  • Summarizing
  • Summarizer
  • Tools4noobs
  • Pertinence Summarizer
  • Shvoong
  • BigdataSummarizer
  • Lenguajes
  • Document Understanding Conferences
  • Text Analysis Conference
  • Métodos
  • Ma-SingleDocSum
  • UnifiedRank
  • AG-Bag-words
  • AG-Bigramas
  • AG-Multi
  • TextRank
  • AG-4feature
  • Summarization
  • Secuencias Frecuentes Maximales
  • Conferencias
  • Talleres
  • Text Summarizer
  • SuPor
  • SABio
  • GistSumm
  • Transliteración
  • Resumo
  • BigdataSummarizer
  • Español
  • Inglés
  • Portugués
  • Ruso
  • Corpus TEXTRUSS
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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