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dc.creatorArroyo Fernández, Ignacio
dc.creatorMéndez Cruz, Carlos Francisco
dc.creatorSierra, Gerardo
dc.creatorTorres Moreno, Juan Manuel
dc.creatorSidorov, Grigori
dc.date.accessioned2025-09-03T01:42:47Z
dc.date.available2025-09-03T01:42:47Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3660
dc.descriptionArtículo científico del área de Procesamiento de lenguaje natural que presenta un método, basado en la información mútua de Shannon, para aprender representaciones semánticas de oraciones a partir de texto no etiquetado. Los resultados muestran que el modelo fue competitivo con el estado del arte en tareas de similitud semántica.
dc.publisherElsevier
dc.subjectGeneración de texto
dc.subject.classificationMultidisciplina
dc.titleUnsupervised Sentence Representations as Word Information Series: Revisiting TF-IDF
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Centro de Ciencias Genómicas
dc.subject.keywordsEntropía de la información
dc.subject.keywordsTF-IDF
dc.subject.keywordsProcesamiento del Lenguaje Natural
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.1016/j.csl.2019.01.005
dc.identifier.bibliographiccitationArroyo Fernández, Ignacio. et al. (2019). Unsupervised Sentence Representations as Word Information Series: Revisiting TF-IDF. Elsevier
dc.description.repositoryRepositorio Universitario de la Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación (RU-TIC)
dcterms.memberofProcesamiento del Lenguaje Natural (PLN)


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