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Actividades

Publicadas las actas del Simposio Doctoral 2018

Fecha: 
Miércoles, Noviembre 21, 2018

Ya se encuentran disponibles online las actas CEUR del Simposio Doctoral patrocinado por la red PLN.NET que se celebró durante en el congreso SEPLN 2018 de Sevilla: http://ceur-ws.org/Vol-2251  Gracias a todos los participantes

Simposio Doctoral SEPLN 2018

Fecha: 
Lunes, Abril 16, 2018

SOLICITUD DE PROPUESTAS PARA EL SIMPOSIO DOCTORAL EN EL XXXIV CONGRESO DE LA SOCIEDAD ESPAÑOLA PARA EL PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (SEPLN 2018)

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19-21 de septiembre de 2018. Hospital Universitario Virgen del Rocío. Sevilla (España)

Presentación de propuestas desde el 18 de mayo hasta el 15 Junio, 2018

http://www.sepln2018.com/

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1ª Edición del Premio a la mejor línea de investigación novel (TFG o TFM) en Procesamiento de Lenguaje Natural de la Red PLN.NET

Premios mejor TFG o TFM curso 2017/2018

La red temática PLN.NET (TIN2016-81739-REDT) convoca, en 2018, la 1ª Edición del Premio a la mejor línea de investigación novel en Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). La convocatoria tiene como objetivo premiar al mejor Trabajo de Fin de Grado (TFG) o Trabajo Fin de Máster (TFM) presentados por estudiantes de Grado o Máster matriculados en cualquier universidad del ámbito nacional.

Modelo automático para la prevención del suicidio mediante la detección precoz de mensajes suicidas en redes sociales

Desgraciadamente, el número de suicidios en España parece haber aumentado en los últimos años. Constantemente nos llegan noticias de jóvenes y no tan jóvenes que han intentado suicidarse y que previamente habían mostrado conductas extrañas en los perfiles de sus redes sociales. Con la prevención como telón de fondo, es fundamental poder detectar dichos mensajes mediante técnicas de aprendizaje automático  o Machine Learning por su utilidad contrastada en otras áreas de investigación.

Estudio de un enfoque híbrido para la generación del lenguaje natural

Este proyecto de tesis plantea una aproximación híbrida para la generación del lenguaje natural, la cual permitirá mejorar la calidad del texto producido, favoreciendo la independencia del dominio, del género textual y de la aplicación final donde se utilice.
Con el fin de lograr este objetivo, se ha implementado un enfoque flexible de generación centrado en la fase de realización, el cual, apoyándose en conocimientos estadísticos y en lexicones, permite generar textos para diferentes dominios e idiomas guiados por la entrada.

Planificación posicional en el diseño de sistemas versátiles de generación de lenguaje natural

La Generación de Lenguaje Natural es la disciplina que permite conferir cierta forma textual a un conjunto de datos, persiguiendo un determinado objetivo comunicativo. El actual escenario tecnológico reclama sistemas de generación flexibles, adaptables a diferentes casos de uso, por lo que la incorporación dinámica del contexto debe formar parte del sistema mismo. La propuesta que aquí se expone busca introducir información semántica y pragmática en la parte del proceso que selecciona y estructura los mensajes esperados en la salida.

Detección de la negación en textos en español y aplicación al análisis de sentimientos

El tratamiento de la negación es un problema abierto dentro del Procesamiento del Lenguaje Natural en general y dentro del Análisis de Sentimientos en particular. Es un fenómeno lingüístico que se utiliza para modificar el valor de verdad de la unidad lingüística sobre la que se aplica y requiere un tratamiento específico, pero no ha sido suficientemente estudiado debido a su complejidad. Por ello, en este trabajo, se describe un proyecto de tesis que se va a centrar en el tratamiento de la negación en español.

Metodología semi-automática para la anotación de corpus emocionales

En este proyecto de tesis nos planteamos el desarrollo de una nueva metodología semi-automática que nos permita abarcar uno de los grandes retos de la tarea de detección de emociones: la creación de corpus emocionales. El desarrollo de corpus emocionales que nos permitan entrenar sistemas de reconocimiento de emociones es crucial para la creación de herramientas que nos permitan analizar y evaluar el estado emocional de los miembros de una sociedad.

El uso de información del discurso en el análisis de sentimientos en euskera

El análisis de sentimientos es una tarea importante en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), ya que ayuda a identificar la subjetividad de los textos y su información evaluativa. Mediante este tipo de información se pueden clasificar los textos según su evaluación y obtener estadísticas sobre eventos, objetos o personas. En este trabajo de investigación se describe la creación del corpus de textos de opinión en euskera, la creación de un diccionario de polaridad y el estudio sobre la interacción entre el diccionario y la estructura de relaciones del discurso.

Reconocimiento y clasificación de entidades nombradas independiente de la lengua y el dominio mediante perfiles

El reconocimiento y la clasificación de entidades nombradas (RCEN) es clave para muchas aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, la adaptación de un sistema RCEN suele resultar costosa, ya que la mayoría solo funcionan adecuadamente en el escenario para el que fueron desarrollados. Por tanto, el objetivo principal de esta tesis es la investigación, análisis y desarrollo de un sistema adaptable, llamado CARMEN, para el RCEN mediante perfiles y aprendizaje automático supervisado.

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