[ca] Una secció d'antecedents o estat de l'art d'un articulo científic resumeix la informació clau d'una llista de documents científics relacionats amb el treball que es presenta. Per a redactar aquesta secció de l'article científic l'autor ha d'identificar, condensar / resumir i combinar informació rellevant de diferents articles. Aquesta activitat és complicada per causa del gran volum disponible d'articles científics. En aquest context, la generació automàtica d'aquestes seccions és un problema important a abordar. La generació automàtica d'antecedents o d'estat de l'art pot considerar-se com una instància del problema de resum de documents. Per estudiar aquest problema, es va crear un corpus de seccions d'estat de l'art d'articles científics manualment anotat i processat automàticament. Així mateix, es va investigar la relació entre citacions i l'article científic que es cita per modelar adequadament les relacions entre documents i, així, informar el nostre mètode de resum automàtic. A més, es va investigar la identificació de citacions implícites a un article científic que és un problema important en diverses activitats de mineria de textos científics. Presentem mètodes extractius i abstractius per resumir una llista d'articles científics utilitzant el conjunt de citacions de cada article. L'enfoc extractiu segueix tres etapes: càlcul de la rellevància de les oracions de cada article en funció de les seves citacions, selecció d'oracions de cada article científic per a integrar-les en el resum i generació de la secció de treballs relacionats agrupant les oracions per tema. Per un altre costat, l'enfoc abstractiu implementa la generació de citacions per a incloure-les en un resum que utilitza xarxes neuronals i recursos que hem creat específicament per a aquest tasca. La tesi també presenta i discuteix l'avaluació automàtica i el manual dels resums generats automàticament, demostrant la viabilitat dels mètodes proposats.

[es] La sección de trabajos relacionados de un artículo científico resume e integra información clave de una lista de documentos científicos relacionados con el trabajo que se presenta. Para redactar esta sección del artículo científico el autor debe identificar, condensar/resumir y combinar información relevante de diferentes artículos. Esta tarea es complicada debido al gran volumen disponible de artículos científicos. En este contexto, la generación automática de tales secciones es un problema importante a abordar. La generación automática de secciones de trabajo relacionados puede ser considerada como una instancia del problema de resumen de documentos múltiples donde, dada una lista de documentos científicos, el objetivo es resumir automáticamente esos documentos científicos y generar la sección de trabajos relacionados. Para estudiar este problema, hemos creado un corpus de secciones de trabajos relacionados anotado manualmente y procesado automáticamente. Asimismo, hemos investigado la relación entre las citaciones y el artículo científico que se cita para modelar adecuadamente las relaciones entre documentos y, así, informar nuestro método de resumen automático. Además, hemos investigado la identificación de citaciones implícitas a un artículo científico dado que es una tarea importante en varias actividades de minería de textos científicos. Presentamos métodos extractivos y abstractivos para resumir una lista de artículos científicos utilizando su red de citaciones. El enfoque extractivo sigue tres etapas: cálculo de la relevancia las oraciones de cada artículo en función de la red de citaciones, selección de oraciones de cada artículo científico para integrarlas en el resumen y generación de la sección de trabajos relacionados agrupando las oraciones por tema. Por otro lado, el enfoque abstractivo intenta generar citaciones para incluirlas en un resumen utilizando redes neuronales y recursos que hemos creado específicamente para esta tarea. La tesis también presenta y discute la evaluación automática y manual de los resúmenes generados automáticamente, demostrando la viabilidad de los enfoques propuestos.