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Participación en la campaña de evaluación: TAC Knowledge Base Population (KBP) 2016

Con el fin de evaluar las tecnologías desarrolladas dentro del marco del proyecto REDES, los investigadores de dicho proyecto acordaron participar en la campaña internacional “TAC Knowledge Base Population (KBP)”, 2016 celebrada en el  mes de Noviembre del 2016. Dicha campaña de evaluación ofrece todo un marco en el que los sistemas de Tecnologías del Lenguaje Humano pueden ser evaluados y comparados en igualdad de condiciones.

Entre las tareas posibles a participar el equipo REDES se inclinó por las dos siguientes:

Social Analytics

GPLSI Social Analytics es una aplicación que recupera mensajes de las redes sociales Twitter e Instagram sobre un tema en concreto y, de forma automática, valora las opiniones expresadas en los mensajes. Esto permite realizar un seguimiento de las opiniones de los internautas sobre diferentes temas como, por ejemplo, un destino turístico o unas elecciones.

A Bootstrapping Technique to Annotate Emotional Corpora Automatically

In computational linguistics, the increasing interest of the detection of emotional and personality profiles has given birth to the creation of resources that allow the detection of these profiles. This is due to the large number of applications that the detection of emotion states can have, such as in e-learning environment or suicide prevention. The development of resources for emotional profiles can help to improve emotion detection techniques such as supervised machine learning, where the development of annotated corpora is crucial.

Exploiting a Bootstrapping Approach for Automatic Annotation of Emotions in Texts

The objective of this research is to develop a technique to automatically annotate emotional corpora. The complexity of automatic annotation of emotional corpora still presents numerous challenges and thus there is a need to develop a technique that allow us to tackle the annotation task. The relevance of this research is demonstrated by the fact that people's emotions and the patterns of these emotions provide a great value for business, individuals, society or politics. Hence, the creation of a robust emotion detection system becomes crucial.

DrugSemantics: A corpus for Named Entity Recognition in Spanish Summaries of Product Characteristics

For the healthcare sector, it is critical to exploit the vast amount of textual health-related information. Nevertheless, healthcare providers have difficulties to benefit from such quantity of data during pharmacotherapeutic care. The problem is that such information is stored in different sources and their consultation time is limited.

Convenio de colaboración entre el GPLSI e INVAT.TUR

Fecha: 
Jueves, 1 Diciembre, 2016

El GPLSI ha establecido un convenio de colaboración con el Instituto Valenciano de Tecnologías Turísticas (Invat.tur) en el que  se ofrecen servicios informáticos de analítica social a través de la plataforma GPLSI Social Analytics. 

GPLSI Sentiment Analysis V1.0: Análisis de sentimientos en textos

Resumen de la aplicación: GPLSI Sentiment Analysis v1.0 constituye un servicio web con tecnología RESTful que a su vez involucra librerías de programación útiles para sistemas de terceros. El objetivo de esta tecnología es analizar textos en idioma Inglés y detectar la polaridad de los sentimientos (estados de opinión) expresados. La funcionalidad para detectar la polaridad de los sentimientos implica dos niveles de granularidad: polaridad a nivel global (PNG) y polaridad a nivel de aspectos (PNA).

GPLSI Emotion Analysis V1.0: Análisis de emociones en textos

Resumen de la aplicación: GPLSI Emotion Analysis v1.0 constituye un servicio web con tecnología RESTful que a su vez involucra librerías de programación útiles para sistemas de terceros. El objetivo de esta tecnología es analizar textos en idioma Inglés para detectar y clasificar las emociones expresadas. La Detección y Clasificación de Emociones en textos permite identificar y clasificar las emociones expresadas en un texto. La herramienta aquí descrita es capaz de discriminar entre el siguiente conjunto de emociones: alegría, tristeza, disgusto, miedo y sorpresa.

Clase de la obra: 
Programa de ordenador

GPLSI Wikipedia Characterisation V1.0: Descubrimiento y Vinculación de Entidades a Wikipedia

Resumen de la aplicación: GPLSI Wikipedia Characterisation (Descubrimiento y vinculación de entidades a Wikipedia) constituye un servicio web con tecnología RESTful. Este servicio ofrece la funcionalidad de analizar contenidos textuales para descubrir menciones de entidades y enlazarlas a Wikipedia mediante el uso de DBpedia, su versión estructurada. Como resultado se obtiene una lista de sugerencias de URIs de DBpedia (cada URI se corresponde con una página de Wikipedia) por cada entidad, ordenadas por el grado de confianza (en el intervalo [0,1]).

Clase de la obra: 
Programa de ordenador

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