Documents dont l'auteur est "Torres-Moreno, Juan-Manuel"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
C
Cunha, I. , Vivaldi, J., Torres-Moreno, J.-M., & Sierra, G. (2014). SIMTEX: An Approach for Detecting and Measuring Textual Similarity based on Discourse and Semantics. Computación y Sistemas, 18(3), 505-516. Lien externe
D
Da Cunha, I., San Juan, E., Torres-Moreno, J.-M., Lloberese, M., & Castellóne, I. (2012). DiSeg 1.0: the first system for Spanish discourse segmentation. Expert Systems With Applications, 39(2), 1671-1678. Lien externe
Da Cunha, I., Sanjuan, E., Torres-Moreno, J.-M., Lloberes, M., & Castellon, I. (2012). Erratum to “DiSeg 1.0: The first system for Spanish discourse segmentation” [Expert Systems with Applications 39 (2) (2011) 1671–1678]. Expert Systems With Applications, 39(6), 6276-6276. Lien externe
G
González-Gallardo, C.-E., Pontes, E. L., Sadat, F., & Torres-Moreno, J.-M. (2018). Automated sentence boundary detection in modern standard arabic transcripts using deep neural networks. Procedia Computer Science, 142, 339-346. Disponible
I
Iturbe Herrera, A., Montes Rendón, A., Torres-Moreno, J.-M., Sierra, G., Castro-Sánchez, N. A., & González Serna, J. G. (2019). Extracción semiautomática de metadatos en documentos no estructurados utilizando procesamiento de lenguaje natural y propiedades tipográficas. Research in Computing Science, 148(7), 331-345. Lien externe
L
Lázaro, J., Torres-Moreno, J.-M., Sierra, G., Cabré, T., & Torres, A. (2017). Genex+, a Semantic-based Automatic Extractor of Examples Applied to Bilingual Terms. Research in Computing Science, 145(1), 51-67. Lien externe
M
Moreno-Jiménez, L.-G., & Torres-Moreno, J.-M. (janvier 2021). Megalite: A New Spanish Literature Corpus for NLP Tasks [Communication écrite]. 8th International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIAP 2021), Zurich, Switzerland. Lien externe
Moreno-Jiménez, L.-G., Torres-Moreno, J.-M., Boucheneb, H., & Wedemann, R. S. (novembre 2020). FLE: A Fuzzy Logic Algorithm for Classification of Emotions in Literary Corpora [Communication écrite]. 12th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management (IC3K 2020). Lien externe
Moreno Jiménez, L. G., Castro-Sánchez, N. A., Torres-Moreno, J.-M., Cabrera-Diego, L. A., González-Gallardo, C.-E., Iturbe Herrera, A., Nieto Nieto, K., & Gómez Flores, A. M. (2016). Creación y clasificación de un corpus criminológico en español usando características lingüísticas superficiales. Research in Computing Science, 124(1), 107-118. Lien externe
S
Sierra Martínez, G., Bel-Enguix, G., Gómez-Adorno, H., Torres-Moreno, J.-M., Hernández-García, T., Guadarrama-Olvera, J. V., Ortiz-Barajas, J.-G., Rojas, A. M., Damerau, T., & Aragón Martínez, S. (mai 2025). Enhancing Job Searches in Mexico City with Language Technologies [Communication écrite]. Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2020), Marseille, France. Lien externe
Sierra, G., Montes Rendón, A., Torres-Moreno, J.-M., & González-Gallardo, C.-E. (novembre 2016). Efficient Social Network Multilingual Classification using Character, POS n-grams and Dynamic Normalization [Communication écrite]. 8th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management, Porto, Portugal. Lien externe