Recuperación de crónicas y de patrones temporales en grandes colecciones de documentos Reportar como inadecuado




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J. M. Pérez ; R. Berlanga ; M. J. Aramburu ;Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial 2003, 7 (20)

Autor: D. M. Llidó

Fuente: http://www.redalyc.org/


Introducción



Inteligencia Artificial.
Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial ISSN: 1137-3601 revista@aepia.org Asociación Española para la Inteligencia Artificial España Llidó, D.
M.; Pérez, J.
M.; Berlanga, R.; Aramburu, M.
J. Recuperación de Crónicas y de Patrones Temporales en grandes colecciones de documentos Inteligencia Artificial.
Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, vol.
7, núm.
20, 2003 Asociación Española para la Inteligencia Artificial Valencia, España Disponible en: http:--www.redalyc.org-articulo.oa?id=92572013 Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto ARTÍCULO Chronic and Temporal Patterns retrieval in large data collections D.
M.
Llidó, J.
M.
Pérez, R.
Berlanga and M.
J.
Aramburu Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics Universitat Jaume I, E-12071 Castellón.
Spain. e-mail:{dllido,martinej,berlanga,aramburu}@uji.es The goal of our work is to present an algorithm to automatically generate the temporal metadata of a large collection of text documents, and how to exploit this resource on current Information Retrieval Systems (IRS) and Topic Detection Systems (TDS).
More specifically, we propose a method to automatically obtain the document event-time periods from the temporal references that appear in the document texts.
Afterwards, we define the concept of chronicle, which is intended to detect and retrieve topics with current IRS and TDS.
Finally, we apply the concept of chronicle to discovering temporal constrains between topics by using CSP techniques. ...





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