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Xavier Saralegi Urizar, Iñaki Alegría Loinaz 
En este artículo se presenta un sistema para la agrupación multilingüe de documentos que tratan temas similares. Para la representación de los documentos se ha empleado el modelo de espacio vectorial, utilizando criterios lingüísticos para la selección de las palabras clave, la fórmula tf-idf para el cálculo de sus relevancias, y RSS feedback y wrappers para actualizar el repositorio. Respecto al tratamiento multilingüe se ha seguido una estrategia basada en diccionarios bilingües con desambiguación. Debido al carácter científico-técnico de los textos se han empleado diccionarios técnicos combinados con diccionarios de carácter general. Los resultados obtenidos han sido evaluados manualmente.
In this paper we present a system to identify documents of similar content. To represent the documents we've used the vector space model using linguistic knowledge to choose keywords and tf-idf to calculate the relevancy. The documents repository is updated by RSS and HTML wrappers. As for the multilingual treatment we have used a strategy based in bilingual dictionaries. Due to the scientific-technical nature of the texts, the translation of the vector has been carried off by technical dictionaries combined with general dictionaries. The obtained results have been evaluated in order to estimate the precision of the system.
