Procesamiento semántico automático, enfocado en la coherencia textual, para apoyar la producción escrita de noticias

Contenido principal del artículo

Sergio Hernández Osuna
Anita Ferreira Cabrera

Resumen

El siguiente artículo presenta el diseño e implementación de un módulo de análisis semántico, enfocado en la predicción de la coherencia textual, programado en Python 3. Las etapas de implementación comprenden el trabajo realizado en el diseño de una herramienta para la recopilación automática del corpus (noticias sobre política), de otra destinada a preparar los textos reunidos para su procesamiento posterior, hasta llegar al diseño de la herramienta final que realiza el análisis de los textos. El método empleado para esto es el Análisis Semántico Latente. El artículo concluye con la presentación de los resultados de las pruebas realizadas, con el fin de testear la herramienta mediante el procesamiento de textos, para observar su sensibilidad en la evaluación de la coherencia textual.

Detalles del artículo

Cómo citar
Hernández Osuna, S., & Ferreira Cabrera, A. (2018). Procesamiento semántico automático, enfocado en la coherencia textual, para apoyar la producción escrita de noticias. Estudios Filológicos, (58), 97–122. https://doi.org/10.4067/S0071-17132016000200005
Sección
Artículos
Biografía del autor/a

Sergio Hernández Osuna, Universidad de Concepción, Departamento de Comunicación Social, Concepción, Chile.

El estudio en procesamiento de lenguaje natural que se presenta en este artículo se ha desarrollado en el contexto del proyecto de investigación FONDECYT 1140651 en lo que compete a los avances del Sistema Tutorial Inteligente para mejorar la precisión lingüística (Investigadora Responsable: Dra. Anita Ferreira Cabrera).