Resumen El lenguaje se ve afectado, no solo por las reglas gramaticales, sino también por el contexto y las diversidades socioculturales, por lo cual, el resumen automático de textos (un área de interés en el procesamiento de lenguaje natural - PLN), enfrenta desafíos como la identificación de fragmentos importantes según el contexto y el tipo de texto analizado. Trabajos anteriores describen diferentes métodos de resúmenes automáticos, sin embargo, no existen estudios sobre su efectividad en contextos específicos y tampoco en textos en español. En este artículo se presenta la comparación de tres algoritmos de resumen automático usando noticias y editoriales en español. Los tres algoritmos son métodos extractivos que buscan estimar la importancia de una frase o palabra a partir de métricas de similitud o frecuencia de palabras. Para esto se construyó una base de datos de documentos donde se incluyeron 33 editoriales y 27 noticias, obteniéndose un resumen manual para cada texto. La comparación de los algoritmos se realizó cuantitativamente, empleando la métrica Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation. Asimismo, se analizó el potencial de los algoritmos seleccionados para identificar los componentes principales del texto. En el caso de las editoriales, el resumen automático debía incluir un problema y la opinión del autor, mientras que, en las noticias, el resumen debía describir las características temporales y espaciales de un suceso. En términos de porcentaje de reducción de palabras y precisión, el método que permite obtener los mejores resultados, tanto para noticias como para editoriales, es el basado en la matriz de similitud. Este método permite reducir en un 70 % los textos, tanto editoriales como noticiosos. No obstante, es necesario incluir la semántica y el contexto en los algoritmos para mejorar su desempeño en cuanto a precisión y sensibilidad.

Abstract Language is affected not only by grammatical rules but also by the context and socio-cultural differences. Therefore, automatic text summarization, an area of interest in natural language processing (NLP), faces challenges such as identifying essential fragments according to the context and establishing the type of text under analysis. Previous literature has described several automatic summarization methods; however, no studies so far have examined their effectiveness in specific contexts and Spanish texts. In this paper, we compare three automatic summarization algorithms using news articles and editorials in Spanish. The three algorithms are extractive methods that estimate the importance of a phrase or word based on similarity or word frequency metrics. A document database was built with 33 editorials and 27 news articles, and three summaries of each text were manually extracted employing the three algorithms. The algorithms were quantitatively compared using the Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) metric. We analyzed the algorithms’ potential to identify the main components of a text. In the case of editorials, the automatic summary should include a problem and the author’s opinion. Regarding news articles, the summary should describe the temporal and spatial characteristics of an event. In terms of word reduction percentage and accuracy, the method based on the similarity matrix produced the best results and can achieve a 70 % reduction in both cases (i.e., news and editorials). However, semantics and context should be incorporated into the algorithms to improve their performance in terms of accuracy and sensitivity.