The Observational Representation Framework and its Implications in Document Similarity, Feature Aggregation and Ranking Fusion
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http://hdl.handle.net/10045/122836
| Título: | The Observational Representation Framework and its Implications in Document Similarity, Feature Aggregation and Ranking Fusion |
|---|---|
| Título alternativo: | El Marco de Representación Observacional y su Implicación en Similaridad de Documentos, Agregación de Características y Fusión de Rankings |
| Autor/es: | Giner Martínez, Fernando |
| Palabras clave: | Document representation | Information theory | Similarity | Ranking fusion | Representación de documentos | Teoría de la información | Similaridad | Fusión de rankings |
| Área/s de conocimiento: | Lenguajes y Sistemas Informáticos |
| Fecha de publicación: | mar-2022 |
| Editor: | Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
| Cita bibliográfica: | Procesamiento del Lenguaje Natural. 2022, 68: 153-156. https://doi.org/10.26342/2022-68-13 |
| Resumen: | This is a summary of the Ph.D. thesis written by Fernando Giner Martínez at National Distance University ETSI - UNED, under the supervision of Ph.D. Enrique Amigó Cabrera. The author was examined on Thursday, September 23th, 2021 by a committee formed by Ph.D. Fermín Moscoso del Prado Martín from Lingvist and Radbound University Nijmegen, Ph.D. Julián Urbano from University of Delf and Ph.D. Victor Fresno Fernández from UNED. The Ph.D. thesis obtained Summa Cum Laude. | Este es un resumen de la tesis doctoral realizada por Fernando Giner Martínez en la Universidad Nacional de Educación a Distancia ETSI - UNED bajo la dirección del doctor D. Enrique Amigó Cabrera. El acto de defensa tuvo lugar el jueves 23 de septiembre de 2021 ante el tribunal formado por los doctores D. Fermín Moscoso del Prado Martín de Lingvist y de Radbound University Nijmegen, D. Julián Urbano de la Universidad de Delf y D. Victor Fresno Fernández de la UNED. La tesis obtuvo la calificación de Sobresaliente Cum Laude por unanimidad. |
| Patrocinador/es: | The work was supported by the Ministerio de Economía y Competitividad, TIN Program (Vemodalen), under Grant Number: TIN2015-71785-R. |
| URI: | http://hdl.handle.net/10045/122836 |
| ISSN: | 1135-5948 |
| DOI: | 10.26342/2022-68-13 |
| Idioma: | eng |
| Tipo: | info:eu-repo/semantics/article |
| Derechos: | © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
| Revisión científica: | si |
| Versión del editor: | https://doi.org/10.26342/2022-68-13 |
| Aparece en las colecciones: | Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 68 (2022) |
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