Relevamiento de tecnologías de Inteligencia Artificial para el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) Reconocimiento de Entidades Nombradas (REN) para la identificación de entidad...

Autores
Archuby, Gustavo
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Teniendo como base el proyecto de investigación “La representación del territorio en el discurso científico. Aproximación bibliométrica a los estudios de ciencia local desde la delimitación geográfica de los objetos de estudio”, el propósito de este trabajo es llevar a cabo un análisis de las diversas herramientas de Inteligencia Artificial (IA) disponibles en el ámbito del software libre, centrándose específicamente en aquellas dedicadas al procesamiento del lenguaje natural (PLN)(«Procesamiento de lenguajes naturales», 2024) y, más particularmente, en el reconocimiento de entidades nombradas (NER)(«Reconocimiento de entidades nombradas», 2023). La evaluación se extiende a la curva de aprendizaje y los requisitos de recursos para su entrenamiento. Simultáneamente, se busca identificar herramientas utilitarias que faciliten el proceso de entrenamiento, como aquellas que simplifiquen el marcado de entidades. Además, se exploran herramientas que permitan agregar funcionalidades al resultado obtenido, como la ubicación de entidades geográficas reconocidas automáticamente.
Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación
Materia
Bibliotecología
Inteligencia artificial
software libre
lenguaje natural
entidades
georeferenciación
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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Acceder
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Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación
description Teniendo como base el proyecto de investigación “La representación del territorio en el discurso científico. Aproximación bibliométrica a los estudios de ciencia local desde la delimitación geográfica de los objetos de estudio”, el propósito de este trabajo es llevar a cabo un análisis de las diversas herramientas de Inteligencia Artificial (IA) disponibles en el ámbito del software libre, centrándose específicamente en aquellas dedicadas al procesamiento del lenguaje natural (PLN)(«Procesamiento de lenguajes naturales», 2024) y, más particularmente, en el reconocimiento de entidades nombradas (NER)(«Reconocimiento de entidades nombradas», 2023). La evaluación se extiende a la curva de aprendizaje y los requisitos de recursos para su entrenamiento. Simultáneamente, se busca identificar herramientas utilitarias que faciliten el proceso de entrenamiento, como aquellas que simplifiquen el marcado de entidades. Además, se exploran herramientas que permitan agregar funcionalidades al resultado obtenido, como la ubicación de entidades geográficas reconocidas automáticamente.
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