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Los métodos de generación de resúmenes basados en técnicas extractivas han demostrado ser muy útiles por su adaptabilidad y eficiencia en tiempo de respuesta en cualquier tipo de dominios. En el ámbito biomédico son numerosos los estudios que hablan de la sobrecarga de información y recogen la necesidad de aplicación de técnicas eficientes de recuperación y generación de resúmenes para una correcta aplicación de la medicina basada en la evidencia. En este contexto vamos a presentar una propuesta metodológica de generación automática de resúmenes basada en ontologías y grafos, aplicando técnicas de similitud y la frecuencia de aparición de los conceptos para obtener las frases más relevantes. Se realiza una evaluación de la propuesta frente a otras metodologías con la herramienta ROUGE y se analizan los resultados. Aunque la extensión del conjunto de evaluación no permite extraer conclusiones significativas, los resultados son suficientemente prometedores como para confiar en la efectividad de la propuesta presentada.
The methods for automatic summarization generation based in extractive techniques have widely shown its utility for his adaptability and efficiency in the manner of response time at any kind of application domain. In Biomedical field are numerous the research results about the overload information and the need of application of efficient recovery and summarization methods for the proper use of evidence based medicine. In this context we are going to present a proposal of methodology for automatic summarization based on structured knowledge and graph's use, applying similarity methods between phrases and considering concepts appearance frequency. Finally, a methodology’s evaluation is made to compare with other methods using the ROUGE tool and analyzing their results. Although the size of the evaluation set doesn’t allow extracting noteworthy conclusions, the results collected are enough promising to trust in the effectiveness of the proposal handed in.
