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.