Las investigaciones en el área de generación automática de resúmenes de textos se han intensifcado en los últimos años debido a la gran cantidad de información disponible en documentos electrónicos. Este artículo presenta los métodos más relevantes de generación automática de resúmenes extractivos que se han desarrollado tanto para un solo documento como para múltiples documentos, haciendo especial énfasis en los métodos basados en reducción algebraica, en agrupamiento y en modelos evolutivos, de los cuales existe gran cantidad de investigaciones en los últimos años, dado que son métodos independientes del lenguaje y no supervisados.  

Se ha demostrado que el proceso de expansión de las consultas en el modelo espacio vectorial de representación dedocumentos en un sistema de recuperación de información, es una técnica útil para mejorar la relevancia medidapor la precisión de los resultados entregados a los usuarios. En este artículo se presenta un nuevo algoritmo y unavariación del mismo para realizar expansión de consultas en un sistema de recuperación de información. Estosalgoritmos se basan en una nueva función discreta que define la importancia relativa de un término en una colecciónde documentos. El algoritmo y su variación se evalúan frente a la búsqueda por similitud de cosenos y el algoritmode expansión propuesto por Rocchio, obteniendo excelentes resultados sobre la colección de datos CACM (artículospublicados en la revista Communications of the ACM).