espanolEste articulo propone una aproximacion lexica basada en recursos para abordar la tarea TWEET-NORM. El sistema presenta una arquitectura modular sencilla pero extensible en la cual cada modulo de analisis propone candidatos para cada palabra OOV de forma independiente. Cada uno de estos modulos de analisis intenta abordar una problematica especifica y cada uno opera de forma muy distinta. Los recursos se usan como base fundamental del sistema de deteccion de OOVs y como apoyo para la validacion y filtrado de candidatos. EnglishThis paper proposes a resource-based lexical approach for addressing the TWEET-NORM task. The proposed system exposes a simple but extensible modular architecture in which each analysis module independently proposes correction candidates for each OOV word. Each one of these analysis modules tries to address a specific problem and each one works in a very different way. The resources are used as the main component for the OOV detection system and they works as support for the validation and filtering of candidates.