Modelo de clasificación y visualización de relaciones texto-imagen.
El gran volumen de datos e información generado en la actualidad, ha obligado al uso de diferentes medios para lograr una mejor comunicación. Los más utilizados son el texto y la imagen, los cuales se relacionan por parte de su écfrasis, que es la representación verbal de una representación visual....
Main Authors: | , , |
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Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Universidad de Caldas
2019-07-01
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Series: | Kepes |
Subjects: | |
Online Access: | https://revistasojs.ucaldas.edu.co/index.php/kepes/article/view/190 |
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author | Andrés Esteban Menza Vados Carlos Alberto Rocha Castaño Wilman Helioth Sánchez Rodríguez |
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collection | DOAJ |
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El gran volumen de datos e información generado en la actualidad, ha obligado al uso de diferentes medios para lograr una mejor comunicación. Los más utilizados son el texto y la imagen, los cuales se relacionan por parte de su écfrasis, que es la representación verbal de una representación visual. Por tanto, el presente artículo se realiza con el fin de identificar relaciones texto-imagen (RTI), y propone un modelo de clasificación y visualización basada en el principio de similitud en su naturaleza, con el fin evitar la proliferación de RTI aisladas o independientes. Lo anterior se logra mediante una revisión y caracterización de fuentes que permiten hacer un análisis a las diferentes RTI, que se trabajan mediante técnicas documentales y análisis de información, permitiendo una clarificación y uso diferenciado. En el artículo se presentan diferentes RTI basadas en la realidad, el mensaje, lógico semánticas y de relevancia en cómics; igualmente, evidencia funciones de RTI, sus diferentes relaciones dialógicas y termina con las vías ilustrativas. Finalmente, se presentan los modelos de clasificación y representación 2D y 3D que permiten identificar clases, jerarquías y ubicación espacial de la estructura de las RTI. Dichos modelos de clasificación y representación son claves para la organización e interpretación objetiva de las RTI y textos, no solo por parte del lector, sino también de sistemas de cómputo para la extracción de características en contexto.
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issn | 1794-7111 2462-8115 |
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publishDate | 2019-07-01 |
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