Análisis del tamaño y especificidad de los corpus en la evaluación de resúmenes mediante el LSA: Un análisis comparativo entre LSA y jueces expertos
El Análisis Semántico Latente (LSA) es una sofisticada herramienta computacional de análisis semántico capaz de obtener una representación matemática del significado de las palabras o textos. LSA, entre otras aplicaciones, ha demostrado ser eficiente en la evaluación de textos. Esta herramienta adqu...
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| Autores principales: | , , , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Instituto de Literatura y Ciencias del Lenguaje
2009
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-09342009000100004 |
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| Sumario: | El Análisis Semántico Latente (LSA) es una sofisticada herramienta computacional de análisis semántico capaz de obtener una representación matemática del significado de las palabras o textos. LSA, entre otras aplicaciones, ha demostrado ser eficiente en la evaluación de textos. Esta herramienta adquiere la representación matemática de los textos analizando previamente un corpus lingüístico compuesto por documentos digitalizados. El principal objetivo de este estudio fue analizar qué propiedades han de tener distintos corpus lingüísticos (general, condensado, diversificado, y corpus de base) para que las evaluaciones de los resúmenes efectuadas por el LSA se parezcan lo máximo posible a las realizadas por 4 jueces humanos. Dichos resúmenes fueron elaborados por 390 estudiantes de Primaria, ESO y universitarios españoles. Los resultados indicaron que el tamaño de los corpus no tiene por qué ser tan generales ni tan grandes como los que se utilizan en Boulder (compuesto por millones de textos y más de un millón de palabras), ni tampoco demasiado específicos (menos de 300 textos y 5000 palabras) para que la evaluación que se desee hacer de ellos resulte satisfactoriamente eficiente. |
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