Living-Lang https://livinglang.gplsi.es Tecnologías del lenguaje humano para entidades digitales vivas Wed, 09 Mar 2022 18:08:10 +0000 es hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.1.1 https://i0.wp.com/livinglang.gplsi.es/wp-content/uploads/2020/07/cropped-Logo-Living-Lang.png?fit=32%2C32&ssl=1 Living-Lang https://livinglang.gplsi.es 32 32 171873247 Mención de LivingLang en RTVE https://livinglang.gplsi.es/mencion-de-livinglang-en-rtve/ Wed, 09 Mar 2022 18:08:07 +0000 https://livinglang.gplsi.es/?p=1965 Desde la página web de RTVE se ha realizado un artículo sobre seguridad en internet donde se hace mención a la labor del proyecto para combatir la desinformación.

Enlace al artículo: https://www.rtve.es/noticias/20220208/dia-internacional-seguridad-internet/2285180.shtml

]]> 1965 Ponencia sobre Fake News en el Fake&Business21 https://livinglang.gplsi.es/ponencia-sobre-fake-news-en-el-fakebusiness21/ Thu, 17 Jun 2021 07:25:34 +0000 https://livinglang.gplsi.es/?p=1923 Nuestros compañeros Patricio Martínez y Stela Saquete han participado en el encuentro Fake&Business 21, organizado por la Cátedra de la Marca Corporativa de la Universidad de Alicante, con la cooperación del CENID (Centro de Inteligencia Digital Provincia de Alicante) y el Diario Información.

En la cuarta sesión del encuentro, han acudido como ponentes:
Patricio Martínez (Dir. FakeFreeAdmin, CENID y Catedrático DLSI, Univ.Alicante)
Carlos Elías (Cátedra Jean Monnet “EU, disinformation and fake news”. Univ. Carlos III)
Ramón Salaverría (Director proyecto IBERIFIER. Catedrático Periodismo Univ. Navarra)
Estela Saquete (Directora proyecto LIVING-LANG, Profesora Titular DLSI, Univ. Alicante)
Fernando Olivares (Director del grupo de investigación UA_Brandscience, Univ. Alicante)

El evento estuvo presentado por:
Toni Cabot (Diario Información) y Javier García (Cátedra de la Marca Corporativa, UA)

Enlace a la ponencia en el portal de la Cátedra de la Marca Corporativa: https://catedramarcacorporativa.es/fkb21-sesion4

]]> 1923 Artículo en el diario Información sobre Living-Lang https://livinglang.gplsi.es/articulo-en-el-diario-informacion-sobre-living-lang/ Wed, 16 Jun 2021 14:42:15 +0000 https://livinglang.gplsi.es/?p=1921 El diario Información dedica una de sus páginas a Living-Lang.

Enlace al artículo: https://www.informacion.es/alicante/2021/06/10/educacion-ciencia-luchar-desinformacion-52860826.html

]]> 1921 Artículo en el portal de la Asociación de Periodistas de la Provincia de Alicante sobre Living-Lang https://livinglang.gplsi.es/articulo-en-el-portal-de-la-asociacion-de-periodistas-de-la-provincia-de-alicante-sobre-living-lang/ Wed, 16 Jun 2021 14:34:24 +0000 https://livinglang.gplsi.es/?p=1918 La Asociación de Periodistas de la Provincia de Alicante da a conocer nuestro proyecto de Living-Lang en un artículo de su web.

Enlace al artículo: https://www.periodistasalicante.es/la-universidad-de-alicante-y-la-universidad-de-jaen-desarrollan-un-sistema-inteligente-que-detecta-noticias-falsas/

]]> 1918 Dossier Next https://livinglang.gplsi.es/dossier-next/ Wed, 12 May 2021 08:12:35 +0000 https://livinglang.gplsi.es/?p=1872 ]]> 1872 Artículo en Fundación Descubre sobre Living-Lang https://livinglang.gplsi.es/articulo-sobre-living-lang/ Wed, 12 May 2021 07:55:12 +0000 https://livinglang.gplsi.es/?p=1904 La fundación descubre habla sobre nuestro proyecto en su portal web para darlo a conocer al público general.

Enlace del artículo: https://fundaciondescubre.es/noticias/desarrollan-un-sistema-inteligente-que-detecta-noticias-falsas/

]]> 1904 “Here Are the Rules: Ignore All Rules”: Automatic Contradiction Detection in Spanish https://livinglang.gplsi.es/here-are-the-rules-ignore-all-rules-automatic-contradiction-detection-in-spanish/ Wed, 28 Apr 2021 09:29:35 +0000 https://livinglang.gplsi.es/?p=1900 Este artículo aborda la detección automática de contradicciones en español en el ámbito de las noticias. Dos piezas de información se clasifican como información compatible, contradictoria o no relacionada. Para hacer frente a la tarea, se creó el conjunto de datos ES-Contradiction. Este conjunto de datos contiene un número equilibrado de cada uno de los tres tipos de información. La novedad de la investigación es la anotación detallada de los diferentes tipos de contradicciones en el conjunto de datos. Actualmente, los ejemplos de contradicciones cubren cuatro tipos diferentes de contradicciones: negación, antónimos, numérica y estructural. Sin embargo, el trabajo futuro ampliará el conjunto de datos con todos los tipos posibles de contradicciones. Para validar la efectividad del conjunto de datos se utiliza un modelo preentrenado (BETO), y luego de realizar diferentes experimentos, el sistema es capaz de detectar contradicciones con un F1m de 92.47%. En cuanto al tipo de contradicciones, los mejores resultados se obtienen con contradicción de negación (F1m = 98%), mientras que las contradicciones estructurales obtienen los resultados más bajos (F1m = 69%) debido al menor número de ejemplos estructurales, debido a la complejidad de generarlos. . Cuando se trata de un conjunto de datos más generalista como XNLI, nuestro conjunto de datos no detecta la mayoría de las contradicciones correctamente, ya que el tamaño de ambos conjuntos de datos es muy diferente y nuestro conjunto de datos solo cubre cuatro tipos de contradicciones. Sin embargo, utilizar la clasificación de las contradicciones nos lleva a concluir que existen contradicciones de alta complejidad que requerirán de un conocimiento externo para ser detectadas adecuadamente y esto evitará la necesidad de que estén previamente expuestas al sistema.

Cita bibliográfica: Sepúlveda-Torres R, Bonet-Jover A, Saquete E. “Here Are the Rules: Ignore All Rules”: Automatic Contradiction Detection in Spanish. Applied Sciences. 2021; 11(7):3060. https://doi.org/10.3390/app11073060

Autores: Sepúlveda-Torres, Robiert | Bonnet-Jover, Alba | Saquete, Estela

Enlace a publicación: https://www.mdpi.com/2076-3417/11/7/3060

]]> 1900 Automatic medical protocol classification using machine learning approaches https://livinglang.gplsi.es/automatic-medical-protocol-classification-using-machine-learning-approaches/ Wed, 03 Mar 2021 12:50:07 +0000 https://livinglang.gplsi.es/?p=1841 La asignación de protocolos de procedimientos de imagen médica requiere un amplio conocimiento de los datos del paciente, generalmente incluidos en los formularios de solicitud radiológica y en los informes radiológicos. La asignación del protocolo es necesaria antes de la adquisición del estudio radiológico, determinando el procedimiento para cada paciente. La automatización de este proceso de asignación de protocolos podría mejorar la eficiencia del diagnóstico del paciente. La inteligencia artificial ha demostrado ser de gran ayuda en estos problemas relacionados con la asistencia sanitaria, y concretamente la aplicación de técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para extraer información de los informes de texto se ha utilizado con éxito en tareas de clasificación automática de textos.

Cita bibliográfica: Computer Methods and Programs in Biomedicine
Volume 200, March 2021, 105939 https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.105939

Autores: López Úbeda, Pilar | Díaz Galiano, Manuel Carlos | Martín Noguerol, Teodoro | Luna, Antonio | Ureña López, L. Alfonso | Martín Valdivia, María Teresa

Enlace a publicación: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169260721000134

]]> 1841 HT Médica apuesta por la Inteligencia Artificial en la detección del COVID19 https://livinglang.gplsi.es/ht-medica-apuesta-por-la-inteligencia-artificial-en-la-deteccion-del-covid19/ Thu, 25 Feb 2021 13:36:52 +0000 https://livinglang.gplsi.es/?p=1874 Una nueva herramienta ayuda a la identificación y notificación de los estudios de TAC con hallazgos compatibles con COVID19. El grupo de trabajo de Inteligencia Artificial (IA) de HT Médica, en coordinación con el Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Jaén, ha desarrollado una herramienta de Inteligencia Artificial (IA) basada en el procesamiento natural del lenguaje, con el objetivo de ayudar en el proceso de notificación interna de los estudios de TAC que muestren hallazgos compatibles con afectación por COVID19.

Enlace a noticia: https://www.htmedica.com/Noticias-Grupo-HT/noticias-de-interes-general/ht-m%C3%A9dica-apuesta-por-la-inteligencia-artificial-en-la

]]> 1874 Interfaz Web V-0.21.02.22 https://livinglang.gplsi.es/interfaz-web-v-0-21-02-22/ Mon, 22 Feb 2021 11:44:50 +0000 https://livinglang.gplsi.es/?p=1822 Parte del equipo se encuentra actualmente perfilando y terminando de pulir la interfaz que permitirá a los usuarios comprobar la veracidad de las noticias y generar informes.

La herramienta permitirá 3 formas de entrada:

  1. Input – Esta opción nos permitirá analizar una noticia copiando su contenido y pengándolo en el formulario.
  2. URL – Esta opción nos permitirá analizar una noticia a partir de su URL. La página donde esté publicada esta noticia deberá haber sido primero incluída en la lógica del crawler, lo que significa que no cualquier URL podrá ser analizada.
  3. File – Por último, esta opción nos permitirá repetir el análisis de una noticia para poder generar un nuevo informe y poder, por ejemplo, comprobar así si su valor y porcentajes de veracidad han cambiado desde la última vez que fue analizada.

El informe generado podrá ser descargado desde la propia herramienta en un formato JSON.

La interfaz aún no está finalizada, pero ya está accesible desde la barra superior de navegación o en este enlace.

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