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Determinación de estilos de escritura para la detección de similitudes entre documentos digitales
Resumen
Todo lo inherente al intelecto humano es susceptible de actos de plagio: obras científicas y literarias tales como artículos, tesis, obras audiovisuales, planos y proyectos, códigos fuentes de programas, entre otros. Sin embargo, el presente trabajo dedica especial atención a la existencia de este fenómeno en obras escritas, en concreto documentos digitales provenientes de lenguajes naturales o de programación, y centra su objetivo en el desarrollo y aplicación de un modelo matemático que permite determinar el estilo de escritura empleado en la redacción de los textos. Los resultados que se esperan obtener a partir de la aplicación del procedimiento servirán de base para la reducción en el número de documentos que se deben comparar en el análisis y detección de similitudes entre estos documentos. De forma experimental se aplica el procedimiento a un grupo de artículos clasificados por temáticas y autores y que difieren entre ellos en el estilo de escritura utilizado para su redacción.
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Referencias
Clough, P. (2000). Plagiarism in natural and programming languages: an overview of current tools and technologies. Research Memoranda: CS-00-05, Department of Computer Science, University of Sheffield, UK, 1-31. Retrieved from http://ir.shef.ac.uk/cloughie/papers/plagiarism2000.pdf
Cooper, J. W., Coden, A. R., & Brown, E. W. (2002). Detecting similar documents using salient terms. In Proceedings of the 11th international conference on Information and Knowledge Management. New York, NY: ACM. Retrieved from http://www.labsoftware.com/flahdo/Papers/CIKMDuplicates.pdf
Dale, E., & Chall, J. S. (1948). A formula for predicting readability. Educational Research Bulletin, 27(1), 11-20. Retrieved from http://www.ecy.wa.gov/quality/plaintalk/resources/classics.pdf
Dubay, W. H. (2004). The principles of readability. Costa Mesa, CA: Impact Information. Retrieved from http://files.eric.ed.gov/fulltext/ED490073.pdf
Gitchell, D., & Tran, N. (1999). Sim: a utility for detecting similarity in computer programs. In The proceedings of the 30th SIGCSE technical symposium on Computer Science Education. New York, NY: ACM. Retrieved from http://www.eng.uwi.tt/depts/elec/staff/feisal/ee302/sim-gitchell.pdf
Gruner, S. & Naven, S. (2005). Tool support for plagiarism detection in text documents. In Proceedings of the 2005 ACM symposium on Applied Computing. New York, NY: ACM. Retrieved from http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1066677.1066854. doi http://dx.doi.org/10.1145/1066677.1066854
Honoré, A. (1979). Some simple measures of richness of vocabulary. Association for Literary and Linguistic Computing Bulletin, 7(2).
Plagiarise (n.d.). In The Collins English Dictionary. Retrieved from http://www.collinsdictionary.com/dictionary/english/plagiarise
Real Academia Española (Ed.) (2001). Diccionario de la Real Academia Española. Madrid, Spain: Real Academia Española.
Si, A., Leong, H. V., & Lau, R. W. H. (1997). Check: a document plagiarism detection system. In Proceedings of the 1997 ACM symposium on Applied Computing. New York, NY: ACM. Retrieved from http://www.cs.cityu.edu.hk/~rynson/papers/sac97.pdf. doi http://dx.doi.org/10.1145/331697.335176
Wikipedia (2011). Gunning fog index. Wikipedia. Online: Wikipedia.org. Retrieved from http://en.wikipedia.org/wiki/Gunning_fog_index
Yule, G. U. (1944).The statistical study of literary vocabulary. Journal of the Royal Statistical Society, 107(2), 129-131. Retrieved from http://www.jstor.org/discover/10.2307/2981280?uid=3737824&uid=2129&uid=2&uid=70&uid=4&sid=21102626763567. doi http://dx.doi.org/10.2307/2981280
DOI: http://dx.doi.org/10.7238/rusc.v11i1.1783
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