La herramienta logra diferenciar lo
esencial de lo secundario en publicaciones digitales. Con el revolucionario
desarrollo, su creador obtuvo en forma simultánea y con la calificación máxima
un doble doctorado en Argentina y España.
Separar lo
importante de lo secundario en textos extensos suele ser una tarea agotadora
para estudiantes e investigadores. A raíz de esto,
un informático egresado de
la Universidad Nacional de La Plata (UNLP) desarrolló un sistema que resume
artículos digitales de forma automática.
Según
explicó el propio Augusto Villa Monte, la primera de las dos estrategias
utilizadas en la investigación incluye "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”.
La segunda,
en tanto, “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”, detalló.
“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 y, por otro, se
construye un grafo a partir de patrones textuales útiles para la toma de
decisiones”, concluyó.
Con la
revolucionaria tesis titulada “Generación automática inteligente de resúmenes
de textos con técnicas de Soft Computing”, el profesional obtuvo en forma
simultánea y con la máxima calificación el título de Doctor en Ciencias
Informáticas de la casa de estudios platense y el de Doctor en Tecnologías
Informáticas Avanzadas de la Universidad de Castilla-La Mancha, España.
