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Resumen: La extracción automática de terminología consiste en detectar los posibles candidatos a unidades terminológicas a partir de un texto o un conjunto de textos. Las unidades detectadas no son conocidas a priori, por lo que estas técnicas pueden ser de gran utilidad para la confección de glosarios terminológicos tanto monolingües como bilingües. En este artículo se presentan las principales técnicas de extracción automática de terminología. La presentación se realiza explorando las diferentes técnicas mediante pequeños programas en Python.

Resumen: En esta ponencia se presentan los avances realizados en la extracción de terminología, así como en la construcción de recursos especializados en diversas lenguas hechos en paralelo. Esta focalizado en las estrategias lingüísticas implementadas, que permiten mejorar los resultados de precisión del extractor automático YATE. Los extractores automáticos de terminología pueden basar su detección de candidatos a términos en estrategias estadísticas o en estrategias lingüísticas. Los que se han mostrado más eficientes, en el orden de cobertura y de precisión, son los que combinan ambas estrategias, los llamados extractores híbridos. Este tipo de extractores aprovecha el conocimiento lingüístico de los expertos para identificar candidatos a términos más relevantes de un texto, sin renunciar a las ventajas que nos proporciona la estadística para hacer emerger de ese texto datos lingüísticos pertinentes.