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dc.contributor | Escuela de Ingenierias Industrial, Informática y Aeroespacial | es_ES |
dc.contributor.advisor | Alegre Gutiérrez, Enrique | |
dc.contributor.advisor | Fidalgo Fernández, Eduardo | |
dc.contributor.author | Joshi, Akanksha | |
dc.contributor.other | Ingenieria de Sistemas y Automatica | es_ES |
dc.date | 2022-03-29 | |
dc.date.accessioned | 2022-03-29T13:36:31Z | |
dc.date.available | 2022-03-29T13:36:31Z | |
dc.date.submitted | 2021-12-14 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10612/14429 | |
dc.description | 114 p. | es_ES |
dc.description.abstract | Esta tesis presenta nuevos algoritmos, métodos y conjuntos de datos para realizar resúmenes de texto extractivos en documentos individuales utilizando métodos de aprendizaje profundo y enfoques basados en la fusión de puntuaciones. El objetivo de este dataset es comprobar la efectividad de los métodos de resumen de texto extractivos para dar un posible soporte a Fuerzas y Cuerpos de Seguridad del Estado. | es_ES |
dc.language | eng | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Ingeniería de sistemas | es_ES |
dc.subject.other | Sistemas de adquisición de datos | es_ES |
dc.title | Deep learning methods for extractive text summarization = Métodos de aprendizaje profundo para texto extractivo resumen | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es_ES |
dc.identifier.doi | 10.18002/10612/14429 | |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.subject.unesco | 1209.03 Análisis de Datos | es_ES |
dc.rights.license | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International |
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Tesis [1352]