En la actualidad los servicios de información presentes en la Web y en particular los periódicos digitales ofrecen a los usuarios una selección de documentos basada en criterios bastante simples que lleva a los usuarios a recibir una gran cantidad de información irrelevante. Nuestro trabajo pretende disminuir la sobrecarga de los usuarios de dos maneras: aportando un modelo de usuario más completo que permita definir mejor los intereses de los usuarios y construyendo un generador de resúmenes automático que permita al usuario detectar las noticias que realmente le interesan mediante la visualización de resúmenes adaptados a su modelo. Se han obtenido resultados alentadores en una evaluación de los distintos tipos de resúmenes para varios modelos de usuario. El trabajo está enmarcado dentro del sistema Hermes, un enviador personalizado de noticias que maneja información en inglés y en español.
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