A Supervised Central Unit Detector for Spanish

Abstract

espanolEn este articulo presentamos el primer detector de la Unidad Central (CU) de resumenes cientificos en castellano basado en tecnicas de aprendizaje automatico. Para ello, nos hemos basado en la anotacion del Spanish RST Treebank anotado bajo la Teoria de la Estructura Retorica o Rhetorical Structure Theory (RST). El metodo empleado para detectar la unidad central es el modelo de bolsa de palabras utilizando clasificadores como Naive Bayes y SVM. Finalmente, evaluamos el rendimiento de los clasificadores y hemos creado el detector de CUs usando el mejor clasificador. EnglishIn this paper we present the first automatic detector of the Central Unit (CU) for Spanish scientific abstracts based on machine learning techniques. To do so, learning and evaluation data was extracted from the RST Spanish Treebank annotated under the Rhetorical Structure Theory (RST). We use a bag-of-words model based on Naive Bayes and SVM classifiers to detect the central units of a text. Finaly, we evaluate the performance of the classifiers and choose the best to create an automatic CU detector.