[en] Adding Images to a text document is a task that not only increases reader's interest but also grab his attention, making it more likely to be shared. Finding the right images to represent a text may be easy when we have only one theme or topic in mind, but difficulty increases when we are dealing with large documents that include texts with more than one main topic. A writer may spend a long time trying to find the right image, especially in recent years, due to the fact that the amount of image data stored in the web has grown considerably; reaching levels that would make it impossible to look through all images before making a decision. With that in mind, the aim of this project is to develop a method to help writers of every kind to achieve this task. Instead of having to search the whole web with different key words and parameters until we find what we want, we can search a smaller group that includes the best images found. There are many available methods for retrieving images, most of which use the key words from the entire text on its search. The method proposed here differs from those methods, in a way that first the original text is segmented in order to obtain a new text fragment for each topic. We can then find images for each segment separately, using the most important words (key words) found in each of them, and apply a similarity measure to get the best ones. This document includes the description of this method and the details of the developed program that achieves this task, so that we would be able to find the best group of images that represent the original text.

[es] La tarea de añadir imágenes a documentos de texto es algo que no sólo lo deja más interesante sino también capta la atención del lector, haciendo más probable que este lo comparta. Encontrar la mejor imagen para representar un texto es una tarea fácil cuando tratamos un único tema o tópico, pero se hace más difícil a medida que se añaden nuevos temas al mismo documento. Las personas pueden estar horas buscando la imagen deseada, sobre todo en los últimos años donde el número de imágenes almacenadas en la web ha crecido considerablemente, llegando a niveles que harían imposible la comprobación de todas las opciones disponibles antes de tomar una decisión. Con este fin, el objetivo de este proyecto es el desarrollo de un método que facilite esta tarea para escritores de distintos medios. En lugar de tener que realizar la búsqueda en toda la web con diferentes palabras-clave (key words) y parámetros hasta encontrar lo que se quiere, podemos buscar en un conjunto más específico donde ya se incluyen las mejores imágenes encontradas. Existen diversos métodos de búsqueda de imágenes asociadas a texto, muchos de los cuales se basan en la utilización de las palabras-clave (key words) de todo el texto. Aquí buscamos un nuevo enfoque, de manera que primero se segmenta el texto para obtener los fragmentos que lo componen. Luego se obtienen individualmente las imágenes para cada segmento usando las palabras más importantes (key words) y, por último se aplica una medida de similitud para obtener las mejores. Este documento incluye los detalles del método implementado y del programa desarrollado que lo utiliza, para encontrar el conjunto de imágenes que mejor represente el texto inicial.