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Ampliación y perfeccionamiento de los métodos cuantitativos y leyes clásicas en recuperación de la información: desarrollo de un sistema de indización y segmentación automática para textos en español.

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Ampliación y perfeccionamiento de los métodos cuantitativos y leyes clásicas en recuperación de la información: desarrollo de un sistema de indización y segmentación automática para textos en español.

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Rodríguez Luna, M. (2013). Ampliación y perfeccionamiento de los métodos cuantitativos y leyes clásicas en recuperación de la información: desarrollo de un sistema de indización y segmentación automática para textos en español [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. doi:10.4995/Thesis/10251/31517.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/31517

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Metadatos del ítem

Título: Ampliación y perfeccionamiento de los métodos cuantitativos y leyes clásicas en recuperación de la información: desarrollo de un sistema de indización y segmentación automática para textos en español.
Autor:
Director(es): Llorens Sánchez, José
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicación Audiovisual, Documentación e Historia del Arte - Departament de Comunicació Audiovisual, Documentació i Història de l'Art
Fecha difusión:
Fecha acto/lectura: 2013-07-14
Resumen:
Se desarrolla e implementa un Sistema de Indización y Segmentación Automática para textos largos en español, contribuyendo a su categorización textual e indización automática. Para su desarrollo, se estudian y perfeccionan ...[+]
Palabras clave: Sistema de Indización y Segmentación Automática para textos en Español , Métodos cuantitativos , Leyes clásicas en Recuperación de la Información , Indización Automática , Segmentación Automática , Métodos estadísticos , Métodos probabilísticos , Similitud entre palabras , Lematización , Ley de Zipf , Ley de Heaps
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
DOI: 10.4995/Thesis/10251/31517
Tipo: Tesis doctoral

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