ML3T-SCI is framed as a holistic program for training experts in Large Language Models and Language Technologies, offering two specializations: one oriented towards scientific research and the other focused on corporate innovation.
Data driven models and, most prominently, Deep Learning (DL), have taken the world by storm. DL is used almost everywhere, in almost every discipline and Natural Language Processing (NLP) is not an exception. DL has been very promising so far, delivering improvements for almost every NLP task and application. However, as seen on numerous occasions, the outputs of DL models are not always ideal, with the failure of Neural Machine Translation to successfully translate multiword expressions being an obvious example. In addition, there have been earlier studies which report that machine learning approaches to anaphora resolution do not fare necessarily better than the ‘old-fashioned’ rule-based ones.
El presente proyecto plantea una investigación industrial basada en tecnologías desarrolladas dentro de la Inteligencia Artificial, en especial en el campo de PLN, con el objetivo de optimizar el desarrollo de ingredientes, formulaciones y alimentos funcionales, a través de una plataforma que permita la identificación de necesidades nutricionales de los consumidores a partir del aprendizaje del Gold Standard clínico.
Plataforma de GeoInteligencia Artificial para
resolver problemas a los ciudadanos y facilitar la toma de decisiones
estratégicas en las administraciones públicas.
VIVES, «VIVES, Plan de Tecnologías de la Lengua para el valenciano», se enmarca dentro del Proyecto Estratégico para la Recuperación y Transformación Económica (PERTE) de la Nueva Economía de la Lengua que tiene por objectivo impulsar en España la nueva economía digital basada en el lenguaje natural, aprovechando el potencial español y de las lenguas cooficiales como factor de crecimiento económico y de competitividad internacional en áreas tales como la inteligencia artificial, la traducción, la enseñanza, la producción y divulgación cultural, la investigación y la ciencia.
VIVES, Plan de Tecnologías de la Lengua para el valenciano Leer más »
El objetivo principal de este proyecto consiste en la investigación y desarrollo de T2KNOW, una plataforma avanzada de análisis de texto basada en tecnologías de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), para la extracción y representación de perfiles semánticos de entidades digitales e identificación de tendencias de investigación a partir del análisis documentos científico-técnicos automatizados.
El análisis de citas bibliográficas que usa variaciones de métodos de conteo provoca deformaciones en la evaluación del impacto. Para enriquecer el cálculo de los factores de impacto se necesita entender el tipo de influencia de los aportes de un investigador sobre el autor que los menciona. Para ello, se requiere realizar análisis de contenido del contexto de las citas que permita obtener su función, polaridad e influencia. El presente corpus trata sobre la definición de un esquema de anotación tendiente a la creación de un corpus de acceso público que sea la base de trabajo colaborativo en este campo, con miras al desarrollo de sistemas que permitan llevar adelante tareas de análisis de contenido con el objetivo planteado.
