La detección de mensajes salientes de papers sobre investigación en ciencias sociales y su aplicación en búsqueda de documentos

El procesamiento del lenguaje natural proporciona instrumentos eficaces para ayudar a investigadores a enfrentarse con el cuerpo creciente de literatura científica. Uno de los usos más acertados y bien establecidos es la extracción de la información, por ejemplo, la extracción de entidades y hechos....

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Sándor, Agnes, Vorndran, Angela
Formato: Artículo
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Ciencias Empresariales y Sociales (UCES) 2011
Materias:
Psicología
Subjetividad
Información
Ciencias sociales
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Acceso en línea:http://dspace.uces.edu.ar:8180/xmlui/handle/123456789/967
Aporte de:
Repositorio Institucional (UCES) de Universidad de Ciencias Empresariales y Sociales (UCES)
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description El procesamiento del lenguaje natural proporciona instrumentos eficaces para ayudar a investigadores a enfrentarse con el cuerpo creciente de literatura científica. Uno de los usos más acertados y bien establecidos es la extracción de la información, por ejemplo, la extracción de entidades y hechos. Esta aplicación, sin embargo, no es del todo aplicable a las ciencias sociales, ya que los mensajes principales de las publicaciones no son hechos sino argumentos. En este artículo proponemos una metodología de procesamiento del lenguaje natural destinado a detectar oraciones que comunican mensajes salientes en trabajos de investigación pertenecientes a las ciencias sociales. Consideramos dos tipos de oraciones que contienen mensajes salientes: oraciones que resumen el artículo en su totalidad o partes del artículo y las oraciones que comunican cuestiones de investigación. Tales oraciones son detectadas usando un analizador gramatical de dependencia y reglas especiales de “unión de conceptos”. En un experimento de prueba-de-concepto hemos mostrado la eficacia de nuestra proposición: buscando artículos en la base de documentos de ciencia educativa construida por el proyecto EERQI hemos descubierto que la presencia de la(s) palabra(s) de pregunta en las oraciones salientes detectadas por nuestro instrumento es un indicador importante de la importancia del artículo. Hemos comparado la importancia de los artículos recuperados con nuestro método con aquellos recuperados por el motor de búsqueda Lucene como configurado para la base de contenido de EERQI, con el ranking de importancia de omisión, que está basado en medidas de frecuencia de palabras. Los resultados son complementarios, lo cual señala la utilidad de la integración de nuestro instrumento en el Lucene.
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