The web is a giant resource of data and information about security, health, education, and others, matters that have great utility for people, but to get a synthesis or abstract about one or many documents is an expensive labor, which with manual process might be impossible due to the huge amount of data. Abstract generation is a challenging task, due to that involves analysis and comprehension of the written text in non structural natural language dependent of a context and it must describe an events synthesis or knowledge in a simple form, becoming natural for any reader. There are diverse approaches to summarize. These categorized into extractive or abstractive. On abstractive technique, summaries are generated starting from selecting outstanding sentences on source text. Abstractive summaries are created by regenerating the content extracted from source text, through that phrases are reformulated by terms fusion, compression or suppression processes. In this manner, paraphrasing sentences are obtained or even sentences were not in the original text. This summarize type has a major probability to reach coherence and smoothness like one generated by human beings. The present work implements a method that allows to integrate syntactic, semantic (AMR annotator) and discursive (RST) information into a conceptual graph. This will be summarized through the use of a new measure of concept similarity on WordNet.To find the most relevant concepts we use PageRank, considering all discursive information given by the O”Donell method application. With the most important concepts and semantic roles information got from the PropBank, a natural language generation method was implemented with tool SimpleNLG. In this work we can appreciated the results of applying this method to the corpus of Document Understanding Conference 2002 and tested by Rouge metric, widely used in the automatic summarization task. Our method reaches a measure F1 of 24 % in Rouge-1 metric for the mono-document abstract generation task. This shows that using these techniques are workable and even more profitable and recommended configurations and useful tools for this task. / Tesis

The web is a giant resource of data and information about security, health, education, and others, matters that have great utility for people, but to get a synthesis or abstract about one or many documents is an expensive labor, which with manual process might be impossible due to the huge amount of data. Abstract generation is a challenging task, due to that involves analysis and comprehension of the written text in non structural natural language dependent of a context and it must describe an events synthesis or knowledge in a simple form, becoming natural for any reader. There are diverse approaches to summarize. These categorized into extractive or abstractive. On abstractive technique, summaries are generated starting from selecting outstanding sentences on source text. Abstractive summaries are created by regenerating the content extracted from source text, through that phrases are reformulated by terms fusion, compression or suppression processes. In this manner, paraphrasing sentences are obtained or even sentences were not in the original text. This summarize type has a major probability to reach coherence and smoothness like one generated by human beings. The present work implements a method that allows to integrate syntactic, semantic (AMR annotator) and discursive (RST) information into a conceptual graph. This will be summarized through the use of a new measure of concept similarity on WordNet.To find the most relevant concepts we use PageRank, considering all discursive information given by the O”Donell method application. With the most important concepts and semantic roles information got from the PropBank, a natural language generation method was implemented with tool SimpleNLG. In this work we can appreciated the results of applying this method to the corpus of Document Understanding Conference 2002 and tested by Rouge metric, widely used in the automatic summarization task. Our method reaches a measure F1 of 24 % in Rouge-1 metric for the mono-document abstract generation task. This shows that using these techniques are workable and even more profitable and recommended configurations and useful tools for this task. / Tesis

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El libro presenta el modelo de Mc Kinsey para competir en base a la gestión del talento Ed Michaels fue el creador de este modelo a mediados de los años 90, el mismo que fue complementado gracias alas investigaciones dirigidas por él y los demás autores a lo largo de la década hasta alcanzar su forma actual en siete etapas

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Este capítulo explica cómo conseguir el elemento de aceptación del cuadro de mando de RRHH, es decir, cómo ser disciplinado al buscar el cambio de gestión para la implementación del cuadro de mando integral

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Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Determina la coherencia metodológica entre cada una de las secciones de los resúmenes de trabajos originales publicados los libros de resúmenes de los congresos científicos nacionales (CCN) de estudiantes de medicina del 2006 al 2010. Estudio descriptivo, transversal, bibliométrico. Se toman en cuenta los resúmenes de trabajos originales presentes en los libros de resúmenes de los CCN del 2006 al 2010. Para esto se realiza la recopilación manual de título, objetivos, diseño, resultado, conclusiones, desde los libros de resúmenes de los CCN. Se mide la coherencia metodológica con las combinaciones: título vs. objetivos, título vs. conclusiones, objetivos vs. diseño, objetivos vs. resultados, objetivos vs. conclusiones, diseño vs. resultados, diseño vs. conclusiones, y resultados vs. conclusiones. Las principales medidas de resultados son las frecuencias y porcentajes para las características generales, porcentajes para la coherencia metodológica. Se observa que de un total de 336 resúmenes, se escogen 283 resúmenes válidos para el análisis. 28 universidades participan (16 públicas y 12 privadas). Las universidades públicas presentan la mayor cantidad de trabajos originales (73.4%). La combinación resultados vs. conclusión es la que presenta menor coherencia metodológica (70.32%), mientras que la combinación que mayor coherencia metodológica es título vs. objetivos (93.99%). Las ciencias básicas presentan mayor frecuencia de coherencia metodológica. El 80.21% de los resúmenes presenta una buena coherencia. Concluye que la universidad pública es la que presenta la mayor cantidad de resúmenes presentados. La UNFV es la que más trabajos presenta, la mayor frecuencia de coherencia metodológica se presenta entre título vs. objetivos, y la menor corresponde a resultados vs. conclusión. La mitad de los resúmenes tiene excelente coherencia metodológica. / Tesis