Procesamiento semántico automático, enfocado en la coherencia textual, para apoyar la producción escrita de noticias
El siguiente artículo presenta el diseño e implementación de un módulo de análisis semántico, enfocado en la predicción de la coherencia textual, programado en Python 3. Las etapas de implementación comprenden el trabajo realizado en el diseño de una herramienta para la recopilación automática del c...
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| Autores principales: | , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Facultad de Filosofía y Humanidades de la Universidad Austral de Chile.
2016
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0071-17132016000200005 |
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| Sumario: | El siguiente artículo presenta el diseño e implementación de un módulo de análisis semántico, enfocado en la predicción de la coherencia textual, programado en Python 3. Las etapas de implementación comprenden el trabajo realizado en el diseño de una herramienta para la recopilación automática del corpus (noticias sobre política), de otra destinada a preparar los textos reunidos para su procesamiento posterior, hasta llegar al diseño de la herramienta final que realiza el análisis de los textos. El método empleado para esto es el Análisis Semántico Latente. El artículo concluye con la presentación de los resultados de las pruebas realizadas, con el fin de testear la herramienta mediante el procesamiento de textos, para observar su sensibilidad en la evaluación de la coherencia textual. |
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