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Un joven informático ideó un sistema para resumir automáticamente textos

Por Redacción

Se trata de Augusto Villa Monte, licenciado en Sistemas de la UNLP 


Un licenciado en Informática de la Universidad Nacional de La Plata obtuvo sendos doctorados, en el país y en España, al presentar un sistema que permite resumir textos automáticamente, informó esa alta casa de estudios.

Se trata del licenciado en Sistemas de la UNLP, Augusto Villa Monte, quien logró obtener en forma simultánea y con la máxima calificación el título de Doctor en Ciencias Informáticas de la Universidad Nacional de La Plata y el título de Doctor en Tecnología.

Su tesis doctoral titulada "Generación automática inteligente de resúmenes de textos con técnicas de Soft Computing", obtuvo una calificación de diez puntos en ambas instituciones y, además, la mención Cum Laude de la casa de estudios española en reconocimiento a su rendimiento académico destacado.

Villa Monte desarrolló una solución para obtener resúmenes de texto automáticamente, especialmente en aquellas áreas de la ciencia, como la medicina, en las que la investigación y la difusión de la información son fundamentales para su desarrollo.

"La tesis que realicé desarrolla dos estrategias diferentes para construir resúmenes automáticos de textos utilizando técnicas de Soft Computing que se emplean para solucionar problemas que manejan información incompleta, con incertidumbre y/o inexacta", explicó.

Detalló que "la primera de estas estrategias utiliza una técnica de optimización mediante cúmulo de partículas que, a partir de la representación vectorial de los textos, construye un resumen extractivo combinando adecuadamente varias métricas de puntuación".

"Mientras que la segunda metodología está relacionada con el estudio de la causalidad inspirado en el manejo de la incertidumbre por parte de la lógica borrosa o difusa. Aquí, el análisis de los textos se realiza a través de la construcción de un grafo mediante el cual se obtienen las relaciones causales más importantes y las restricciones temporales que afectan a su interpretación".

"Ambas estrategias implican fundamentalmente la clasificación de la información y reducen el volumen del texto considerando al receptor del resumen construido en cada caso. Por un lado, se identifican los criterios que utiliza el usuario para seleccionar las partes relevantes de un documento. Por el otro, se construye un grafo a partir de patrones textuales útiles para la toma de decisiones", concluyó el investigador.

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