Trabajo de doctorado: recuperación de información orientada a la minería de opiniones

Comunicación presentada en las IV Jornadas TIMM, Torres (Jaén), 7-8 abril 2011.

Minería de opiniones basada en patrones semánticos en Twitter

La minería de opinión o análisis de sentimiento es un tipo de análisis de texto que pretende ayudar a la toma de decisiones a través de la extracción y el análisis de opiniones, identificando las opiniones positivas, negativas y neutras; y midiendo su repercusión en la percepción de un tópico. En este trabajo se propone un modelo de análisis de sentimiento basado en diccionarios, que a través de la semántica y de los patrones semánticos que conforman el texto a clasificar, permite obtener la polaridad del mismo, en la red social Twitter. Para el conjunto de datos de entrada al sistema se han considerado datos públicos obtenidos de la red social Twitter, de compañías del sector de las telecomunicaciones que operan en el mercado Español.

Mineria d'opinions a Twitter en un entorn multilingüe

L'objectiu d'aquest treball serà fer mineria d'opinions de la xarxa social de microblogging Twitter. En primer lloc, durem a terme una tasca de classificació de sentiments fent servir un lexicó simple. A continuació, emprarem la tècnica de les regles d'associació i, finalment, farem tasques de clustering.

TextMess 2.0: las tecnologías del lenguaje humano ante los nuevos retos de la comunicación digital

El objetivo general de este proyecto se centra en el estudio, desarrollo y experimentación de diferentes técnicas y sistemas basados en Tecnologías del Lenguaje Humano (TLH) para el desarrollo de la próxima generación de sistemas de procesamiento inteligente de la información digital (modelado, recuperación, tratamiento, comprensión y descubrimiento) afrontando los actuales retos de la comunicación digital. En este nuevo escenario, los sistemas deben incorporar capacidades de razonamiento que descubrirán la subjetividad de la información en todos sus contextos (espacial, temporal y emocional) analizando las diferentes dimensiones de uso (multilingualidad, multimodalidad y registro).

EmotiBlog: a model to learn subjective information detection in the new textual genres of the Web 2.0 -a multilingual and multi-genre approach-

Tesis doctoral con mención europea en procesamiento del lenguaje natural realizada en la Universidad de Alicante por Ester Boldrini bajo la dirección del Dr. Patricio Martínez-Barco. El acto de defensa de la tesis tuvo lugar en la Universidad de Alicante el 23 de enero de 2012 ante el tribunal formado por los doctores Manuel Palomar (Universidad de Alicante), Dr. Paloma Moreda (UA), Dr. Mariona Taulé (Universidad de Barcelona), Dr. Horacio Saggion (Universitat Pompeu Fabra) y Dr. Mike Thelwall (University of Wolverhampton). Calificación: Sobresaliente Cum Laude por unanimidad.

EmotiBlog: towards a finer-grained sentiment analysis and its application to opinion mining

Comunicación presentada en las IV Jornadas TIMM, Torres (Jaén), 7-8 abril 2011.

imaxin|software: PLN aplicada a la mejora de la comunicación multilingüe de empresas e instituciones

imaxin|software es una empresa creada en 1997 por cuatro titulados en ingeniería informática cuyo objetivo ha sido el de desarrollar videojuegos multimedia educativos y procesamiento del lenguaje natural multilingüe. 17 años más tarde, hemos desarrollado recursos, herramientas y aplicaciones multilingües de referencia para diferentes lenguas: Portugués (Galicia, Portugal, Brasil, etc.), Español (España, Argentina, México, etc.), Inglés, Catalán y Francés. En este artículo haremos una descripción de aquellos principales hitos en relación a la incorporación de estas tecnologías PLN al sector industrial e institucional.

Social Rankings: análisis visual de sentimientos en redes sociales

Social Rankings es una aplicación web que realiza un seguimiento en tiempo real de entidades en las redes sociales. Detecta y analiza las opiniones sobre estas entidades utilizando técnicas de análisis de sentimientos para generar un informe visual de su valoración y su evolución en el tiempo.

Mercurio en cabello de diferentes grupos ocupacionales en una zona de minería aurifera en el Norte de Colombia

Análisis de mercurio en cabello fue realizado a 219 personas que habitan en la principal zona de minería del oro en Colombia, tomando 27 personas de la ciudad de Cartagena, como muestra Control. Para el análisis de los datos, la muestra estudiada se dividió de acuerdo con la ocupación de las personas, encontrándose concentraciones medias (±DE) de 5,23±5,78, 2,83±3,27, 2,40±2,02 y 1,33±0,74 µg/g de mercurio en cabello, para pescadores, mineros, personas dedicadas a otras actividades y grupo control respectivamente. De acuerdo con el análisis de varianza y el test de Newman Keuls, existe diferencia significativa (p<0,01) para las concentraciones de mercurio observadas entre pescadores y los demás grupos. No se presentaron diferencias significativas de mercurio en cabello de acuerdo con el sexo, tampoco se detectó correlación con la edad, no obstante se observó una ligera correlación positiva (R=0,15, p<0,01) con la frecuencia en el consumo de pescado. Los principales síntomas de intoxicación mercurial encontrados entre la población expuesta fueron cefalea, náuseas, lesiones orales, gusto metálico, pérdida de memoria e irritabilidad.

Metodologías y técnicas de remediación paisajística de áreas degradadas por la actividad minera en las sierras de Córdoba

El paisaje de montaña en la Provincia de Córdoba ve modificadas las condiciones ambientales naturales por diversas actividades humanas que le producen impactos de variada índole. Una de las principales actividades antrópicas que genera estos impactos es la industria minera, debido a su complejidad y el tiempo que conlleva la vida útil de una explotación. La actividad deja su impronta en el paisaje con consecuencias que deben ser evaluadas para cada caso particular y determinar acciones de remediación, restauración, rehabilitación o revalorización paisajística para recuperar sitios afectados. El enfoque paisajístico como hipótesis de proyecto y disciplina de síntesis, permite abordar de manera integral el conocimiento de los impactos ocasionados por la actividad minera en áreas de montaña y generar herramientas para evaluar, diagnosticar y recomendar acciones que posibilitan recuperar dichas áreas, atendiendo tanto a los aspectos estructurales, funcionales, sensibles como estéticos involucrados en la imagen resultante, conectándolos como eje transversal a diferentes escalas de intervención. El objetivo del proyecto es diseñar un método de diagnóstico que pueda ser aplicado a diferentes situaciones y que permita orientar tratamientos de remediación particulares. Con ello se contribuirá al conocimiento metodológico de aplicación para las disciplinas que hoy intervienen en áreas degradadas de montaña desde un enfoque integral, tomando como eje de abordaje el enfoque paisajístico. Los resultados de este trabajo se podrán aplicar en tratamientos de sitios de montaña degradados así como también en estudios de impacto ambiental previos a las intervenciones.

Minería de Datos en Bio-Ciencias

El campo de las Bio-Ciencias está en pleno desarrollo y expansión. La variedad de tecnologías disponibles y aplicaciones están generando una cantidad abrumadora de datos que necesitan de protocolos, conceptos y métodos que permitan un análisis uniforme y asequible. Otra característica distintiva de estos ámbitos es su condición multidisciplinaria, donde interactúan (y cada vez más) disciplinas como la biología, la matemática, la estadística, la informática, la inteligencia artificial, etc. por lo que cualquier esfuerzo tendiente a aumentar el nivel de comunicación y entendimiento entre las disciplinas redundará en beneficios. La Minería de Datos, concepto que aglutina una variedad de metodologías analíticas, proporciona un marco conceptual y metodológico para el abordaje del análisis de datos y señales de distintas disciplinas. Sin embargo, cada campo de aplicación presenta desafíos específicos que deben ser abordados particularmente desde la racionalización de conceptos específicos del ámbito. La multidisiplinaridad es particularmente importante en aplicaciones biomédicas y biotecnológicas, donde se modelan fenómenos biológicos y se desarrollan métodos analíticos para generar nuevas estrategias diagnósticas, predictivas a partir de los datos recogidos. En este proyecto se integrarán las experiencias y criterios de distintas disciplinas que están involucradas en el desarrollo experimental en bio-ciencias, desde la biología molecular y la bioingeniería hasta la bioinformática y la estadística. La finalidad es elaborar protocolos que permitan extraer conocimiento en problemas biotecnológicos (particularmente experimentos genómicos) que se basan en la investigación sólida de los procedimientos estadísticos / bioinformáticos relevante para el manejo de datos experimentales. EL objetivo general de este proyecto es contribuir a la instauración de un Proceso Unificado de Análisis en Biotecnología generando conocimiento que permita el desarrollo de nuevas metodologías de análisis, con especial énfasis en métodos lineales y no-lineales de clasificación / predicción. La comprensión y estandarización de los requerimientos y etapas de experimentos en bio-ciencias es imprescindible para el éxito de proyectos biotecnológicos / biomédicos.

Descubrimiento de información y minería de datos para la toma de decisiones en Biotecnología

En la actualidad la información es uno de los elementos de mayor valor agregado, más cuando es expresión novedosa y útil que permite acelerar el proceso de toma de decisiones o aumentar el conocimiento sobre determinados elementos. Los volúmenes de información que se generan en forma permanente (por ej. en el ámbito hospitalario, experimento genómicos, epidimeológicos, etc.) están creciendo considerablemente. El análisis y procesos diagnósticos exitosos implican la utilización de un número cada vez mayor de variables a asociar. Por otra parte, el formato digital está reemplazando cada vez más el papel en todos los ambientes, desde el empresarial hasta el de salud, pasando indudablemente por el de los experimentos científicos, particularmente los experimentos genéticos. Estos procesos de recolección o generación de información producen volúmenes tales que superan las capacidades humanas para analizarlas. Esta limitación se debe a varios factores, entre los que podemos mencionar, la disponibilidad en tiempo y la incapacidad de relacionar grandes volúmenes con eventos y una gran cantidad de variables. Entonces ¿Qué hacer con toda la información disponible? ¿Cómo extraer conocimiento de dicha información? El Descubrimiento de Información en Bases de Datos (DIBD) y las técnicas de Minería de Datos (MD) (entre las que podemos mencionar aquellas provenientes del campo de la Inteligencia Artificial, tales como los modelos Neuronales Artificiales) son metodologías asociadas, tendientes a resolver los problemas de la extracción de información novel y útil sobre un conjunto de datos y/o señales biomédicas. Este proyecto trata sobre el desarrollo y aplicación de metodologías de análisis de datos para el descubrimiento de información en bases de datos biológicas y biomédicas, tendientes a mejorar y/o desarrollar nuevas técnicas de diagnóstico, como también para el análisis de señales e información biomédica.