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Reflexión sintética para revisar las propuestas más relevantes que, si-guiendo la teoría matemática de la comunicación de Shannon y Weaver, hayan afectado a los procedimientos del análisis automático del contenido documental. Partiendo del empleo de la teoría matemática en Ciencia de la Información se ex-plican sus aplicaciones metodológicas en nuestra especialidad, en especial respecto a las técnicas de recuperación de la información. Para después describir los mode-los matemáticos aplicados al análisis automático del contenido: leyes de Zipf y Goffman, antidiccionarios para índices permutados, Indización Estadística de Tér-minos por Frecuencias, algoritmos n-grams y de stemming, así como los referidos a los métodos de agrupación y clasificación como clusters por valor de discrimina-ción y por relevancia de los términos como son los métodos de agrupación basados en Grafos Teóricos, los basados en Centros de masas, el algoritmo K-vecinos o K-medias, el K-vecinos axial o incremental, y el algoritmo ISODATA. Para luego exponer los clasificadores cienciométricos como el método de Chen y finalmente los métodos con sistemas de aprendizaje.
Palabras clave: Análisis de contenido textual. Análisis automático. Elementos matemáticos. Métodos estadísticos. Métodos probabilísticos. Redes neuronales. Coocurrencias. Métodos basados en centroides. Clustering.
This paper analyzes the most important proposals following the Shannon and Weaver's Mathematic Theory of Communication that have influenced in proceedings of automatic content analysis. It's explained the methodological applications of this theory in our discipline, especially about information retrieval. After this, describes the mathematical models applied to automatic content analysis: Laws of Zipf and Goffman, anti-dictionaries to permuted indexes, Statistical Indexation of terms by frequencies, n-grams and stemming algorisms. Also studies the methods of relation and classification like clusters by value of discrimination and by relevance of terms: for example, methods of relations based in Graph Theory, mass core, the K-means or incremental K-means, and the ISODATA algorism. Finally, explains the scientometrics indicators as Chen's coowording and methods with learning systems
