Detección de ideas principales y composición de resúmenes en inglés, español, portugués y ruso. 60 años de investigación

Detección de ideas principales y composición de resúmenes en inglés, español, portugués y ruso. 60 años de investigación, es un libro que puede ser leído por cualquier persona. Sin embargo, al ser un texto que presenta una tarea de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) está más enfocado a investigadores, estudiantes de posgrado, estudiantes de doctorado, ingenieros y para todos los interesados en problemas del PLN y generación del conocimiento. Entre las aportaciones que se destacan de este libro están: el reporte de seis pruebas del Test de Turing, con lo que se demuestra que una máquina puede engañar a un humano y presentar un resumen mejor que el realizado por éste; la integración y el reporte de los métodos novedosos desarrollados hasta el momentos; la comparación con los sistemas, la integración y reporte en español y ruso de la GART, ya que para estos lenguajes no se tenía una pesquisa formal y, finalmente, los resultados mostrados son una fuente de referencia para saber en qué punto está la investigación de la GART en los cuatro lenguajes.Detección de ideas principales y composición de resúmenes en inglés, español, portugués y ruso. 60 años de investigación es un libro que aborda la tarea de generación automática de resúmenes desde la perspectiva cualitativa y cuantitativa. Primero se presentan los resultados de las pruebas de los test de Turing realizados a las máquinas que actualmente generan resúmenes de forma automática en los lenguajes más hablados y escritos: inglés, español, portugués y ruso, para saber si un resumen hecho por una máquina tiene la calidad para confundir a un humano y que no se dé cuenta que el resumen lo hizo una máquina. Posteriormente, se presenta la integración y el reporte cuantitativo de los métodos novedosos desarrollados hasta el momento y la comparación con los sistemas que generan resúmenes automáticos. El libro está escrito en un lenguaje muy accesible por lo que cualquier persona puede leerlo, ya que a pesar de utilizar en algunas partes lenguaje técnico, éste se explica y se da el significado de cada término.Universidad Autónoma del Estado de Méxic

How to create a psychologist.chatbot

El desarrollo de agentes conversacionales o chatbots se ha visto incrementado en las últimas décadas, especialmente en el sector comercial. No obstante, si bien el primer bot conversacional de la historia presentaba una apariencia de psicoterapeuta, son pocos los agentes virtuales con este tipo de funciones construidos hasta la fecha. En el presente trabajo, exponemos las bases para diseñar un chatbot psicólogo, concretamente, un bot con funciones de evaluación psicológica. Para ello, revisamos las herramientas disponibles para diseñarlo y configurarlo, y los conceptos básicos para su construcción. Asimismo, proponemos una serie de objetivos de evaluación que habrían de guiar el diálogo del agente conversacional. Finalmente, exponemos una reflexión acerca de las ventajas e inconvenientes de los chatbots y sobre las líneas de actuación que serían necesarias para desarrollarlos con garantías científicasIn recent decades, the development of conversational agents or chatbots has increased, especially in the commercial sector. Although the first chatbot in computational history was presented as a psychotherapist, few virtual agents with this type of function have been built since then. In the present article we describe the fundamental aspects of designing a psychologist-chatbot and, more specifically, a bot with psychological assessment functions. We review the available tools and the basic concepts for its construction. We also propose a series of assessment objectives that would guide the conversational agent’s dialogue. Finally, we discuss the advantages and disadvantages of chatbots and the scientific guarantees that they need to fulfil

Implementación de un chatbot como estrategia de apoyo en el servicio de soporte bibliotecario de la Universidad Técnica del Norte aplicando técnicas de procesamiento de lenguaje natural

Implementar un Chatbot como estrategia de apoyo en el servicio de soporte bibliotecario de la Universidad Técnica del Norte aplicando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural.El presente trabajo de titulación tiene como fin la implementación de chatbot como estrategia de apoyo en el servicio de soporte bibliotecario aplicando técnicas de procesamiento de lenguaje natural, para lo cual se realizó una exhaustiva investigación sobre el impacto que han generado la implementación de este tipo de software en distintas áreas como la medicina, la educación, la banca, entre otros, además se exploró diferentes herramientas que ofrecen servicios de inteligencia artificial para la construcción de chatbots, plataformas con gran trayectoria a nivel tecnológico tales como Google, IBM, Microsoft, entre otros. Para la elección del SDK en el cual se desarrollara el chatbot, se tomó en cuenta algunas características como escalabilidad y la arquitectura que ofrece, para lo cual se decidió trabajar con Microsoft Bot Framework, debido a su trayectoria en el desarrollo de chatbots para la industria, además que cuenta con una excelente documentación, en la cual se apoya en la construcción de este chatbot. El presente proyecto se desarrolló basado en las necesidades y requerimientos que se obtuvieron por parte de la Biblioteca Universitaria UTN, tales como garantizar una pronta respuesta a los usuarios quienes necesitan solventar dudas, que esté disponible todo el tiempo y así el usuario pueda solventar sus inquietudes cualquier día de la semana, cualquier hora que así lo necesite, además el chatbot es capaz de reconocer cuando un usuario ya haya interactuado anteriormente y emitir su respectivo historial de la interacción. Para verificar el correcto funcionamiento del chatbot se realizó la validación aplicando el método de éxito DeLone y McLean el cual no brinda un instrumento de evaluación que abarca cuatro dimensiones para medir éxito de sistemas de información como satisfacción de usuario, calidad de información y calidad de servicio.Ingenierí

Named Entity Recognition y Topic Modeling: metodología y aplicaciones al procesamiento de texto

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es un campo de la computación que busca caracterizar automáticamente textos o discursos hablados a través de la identificación de patrones y ciertas características. Es un campo muy amplio, que agrupa tareas muy diversas: Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER), modelado de topics o temáticas (TM), reducción de las palabras a su lexema o identificación de su función gramatical, interpretación de los sentimientos del autor de un texto, conversión de un texto a discurso escrito o viceversa, etc. La idea de este proyecto es el desarrollo de una herramienta para etiquetado de entidades clave e identificación de la temática en un texto. Se emplea como corpus de documentos los archivos de subtitulado procedentes de la API de RTVE. En primer lugar, se realiza una revisión bibliográfica de la documentación de las tecnologías existentes en este ámbito, junto con la implementación de un sistema conjunto con una etapa de reconocimiento de entidades y otra de modelado de topics. Son evaluadas algunas alternativas para cada una de las etapas, de las cuáles finalmente se selecciona una tecnología que se integra en el sistema final (R y Java con Apache OpenNLP para NER, Python con NLTK y Gensim para TM). La calidad del sistema conjunto viene condicionada por la calidad de cada parte, que se evalúa por separado. En la parte de NER, los errores son cuantificables, y se emplean métricas matemáticas basadas en el caso de error o acierto (recall, precision, accuracy, specifity, F1 score). En la parte de TM, no existe un resultado único de solución ideal al que aproximarse, por lo que la evaluación requiere del empleo de herramientas matemáticas de aproximación, y por ello se exploran varias alternativas (perplejidad, coherencia). Se considera que el trabajo ha cumplido sus objetivos por haberse completado las fases de desarrollo y haberse obtenido resultados razonables en las medidas de evaluación, pero asimismo se plantean nuevas líneas abiertas de trabajo, con las que este proyecto podría desarrollarse más, y en el caso ideal, llegar a implementarse en las plataformas de RTVE, de donde se han obtenido los documentos empleados como base de los sistemas.Ingeniería de Sistemas Audiovisuale

Implementación de un asistente virtual (CHATBOT) para el blog de la Carrera de Software de la Universidad Técnica del Norte utilizando inteligencia artificial

Implementar un ayudante virtual (Chatbot) para el blog de carrera de software de la Universidad Técnica del Norte utilizando inteligencia artificial.El objetivo del presente proyecto consiste en desarrollar e implementar en el blog de la carrera de software, un chatbot con inteligencia artificial para la comunicación activa entre el usuario e información de las preguntas frecuente de la Coordinación de la Carrera de Software, debido a que el blog de la carrera no cuenta con estos servicios tecnológicos y realiza sus actividades de información al usuario, de una manera tradicional. Para lograr este objetivo se realizó la recolección de datos y la validación de los mismos, utilizando la metodología XP. Se creó el Chatbot empleando la plataforma Dialogflow de Google, las cuales utilizan técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural, Inteligencia Artificial y Machine Learning, que procesan la información recibida por parte del usuario y responden de una manera lógica. Python y el IDE Visual Studio Code son lenguajes de programación utilizados; Además, para validar el proyecto se utilizó el modelo de éxito DeLone & McLean enfocado en el método de investigación mixta (cualitativo-cuantitativo) para la validación del chatbot con inteligencia artificial. Todo esto hizo posible el logro de la entrega del producto, el mismo que permite interactuar con el usuario mediante el Chatbot que se encuentra disponible 24/7, 365 días del año automatizando tiempos. Esta contribución ayudará a reducir la carga laboral en la Coordinación de la Carrera de Software y a que los estudiantes tengan la información actualizada de requisitos, pasos a seguir y formatos para gestionar trámites sin pérdida de tiempo.Ingenierí

Técnicas de Aprendizaje Automático, aplicadas en un prototipo de videojuego

Machine learning has currently taken great relevance in various aspects of society, this is involved in areas such as the most common as tracking preferences in social networks to more complex activities such as automated driving of vehicles, given this versatility this type of technology can be adapted to software for entertainment purposes as in the case of video games, which in turn have suffered an exponential increase in terms of development and sales in the last decade. Consequently, this research project consists of detailing the incorporation and evaluation of machine learning algorithms within a video game prototype, highlighting the various procedures related to the development of these based on agile methodologies and automated learning techniques incorporated in this type of software. The purpose of incorporating machine learning within a video game prototype is to develop an intelligent agent that is at the level of the player, which is able to process all the information collected based on the actions carried out by the player and respond in real time to these, in order to represent a behavior that reflects actions carried out by a thinking entity and thus generate an evolutionary interaction with the user.El machine learning en la actualidad ha tomado gran relevancia en diversos aspectos de la sociedad, esta se ve envuelta en ámbitos que van de lo más habitual como el rastreo de preferencias en redes sociales hasta actividades más complejas como la conducción autómata de vehículos, debido a esta versatilidad este tipo de tecnologías se pueden adaptar a software con propósitos de entretenimiento como es el caso de los videojuegos, los mismo que a su vez han sufrido un incremento exponencial en cuanto a desarrollo y ventas en la última década. En consecuencia, el presente proyecto de investigación consiste en detallar la incorporación y evaluación de algoritmos de machine learning dentro de un prototipo de videojuego resaltando los diversos procedimientos referentes al desarrollo de estos en base a metodologías agiles y en técnicas de aprendizaje automatizado incorporados en este tipo de software. El propósito de incorporar machine learning dentro de un prototipo de videojuego es desarrollar un agente inteligente que esté a la altura del jugador, el cual sea capaz de procesar toda la información recolectada en base a las acciones llevadas a cabo por el jugador y responder en tiempo real a estas, con el fin de representar un comportamiento que refleje acciones llevadas a cabo por un ente pensante y así generar una interacción evolutiva con el usuario

Sistema híbrido inteligente para el análisis de contenido multimedia

[ES] Los grandes avances en las áreas de las TIC, el IoT y la IA han propiciado una serie de sistemas cuyo uso se ha visto incrementado exponencialmente en los últimos años, fomentando la generación de ingentes cantidades de datos de naturaleza heterogénea. Las propuestas recogidas en la literatura para la explotación de estos datos están enfocadas a la resolución de problemas muy específicos, favoreciendo el desaprovechamiento de la información. Este trabajo plantea una arquitectura modular y flexible para implementar un sistema híbrido inteligente capaz de soportar diferentes procesos de análisis de contenido multimedia gracias a la adaptación del concepto de ETL y la aplicación de tuberías de datos. Con el objetivo de comprobar el potencial de la arquitectura propuesta, se diseñan dos frameworks para la automatización del proceso de composición musical descriptiva a partir de contenido audiovisual y se desarrollan dos casos de estudio bien diferenciados donde se aplican diversas técnicas de extracción de meta-información y algoritmos enmarcados en el área del aprendizaje automático. La discusión de los resultados obtenidos se realiza considerando el rendimiento de los algoritmos y la aceptación social de la música por medio de diferentes test de usuario. En conclusión, la propuesta favorece la validación de la hipótesis previamente establecida, evidenciando que los datos multimedia analizados mediante técnicas de IA permiten crear otro tipo de información útil para el usuario. [EN] Great advances in the fields of Information and Communication Technologies, IoT and AI have led to a series of systems whose use has increased exponentially over the past few years. This has encouraged the generation of huge amounts of data of a heterogeneous nature. The state of the art gathers many proposals for the exploitation of these data, but they all focus on the resolution of specific problems, favouring the waste of information. This work proposes a modular and flexible architecture to implement an intelligent hybrid system for the analysis of multimedia content. Thanks to the adaptation of the ETL concept and the application of data pipelines the system can support the concurrence of several analysis processes running in parallel. With the aim of verifying the potential of the proposed architecture, two frameworks are designed. Both are oriented to the automatic composition of descriptive music based on audiovisual content and they are put into operation in two well-differentiated case studies where diverse metadata extraction techniques and algorithms are applied within the context of machine learning. The performance of the algorithms and the social acceptance of the music are taken into account to validate the results obtained in this work. In closing, the proposal favours the validation of the previously established hypothesis, proving that the analysis of multimedia data through AI techniques allows the creation of other relevant information.[EN]Great advances in the fields of Information and Communication Technologies, IoT and AI have led to a series of systems whose use has increased exponentially over the past few years. This has encouraged the generation of huge amounts of data of a heterogeneous nature. The state of the art gathers many proposals for the exploitation of these data, but they all focus on the resolution of specific problems, favouring the waste of information. This work proposes a modular and flexible architecture to implement an intelligent hybrid system for the analysis of multimedia content. Thanks to the adaptation of the ETL concept and the application of data pipelines the system can support the concurrence of several analysis processes running in parallel. With the aim of verifying the potential of the proposed architecture, two frameworks are designed. Both are oriented to the automatic composition of descriptive music based on audiovisual content and they are put into operation in two well-differentiated case studies where diverse metadata extraction techniques and algorithms are applied within the context of machine learning. The performance of the algorithms and the social acceptance of the music are taken into account to validate the results obtained in this work. In closing, the proposal favours the validation of the previously established hypothesis, proving that the analysis of multimedia data through AI techniques allows the creation of other relevant information

Desarrollo de un sistema experto para el proceso de atención de enfermería en esquizofrenia

La esquizofrenia es una enfermedad mental que se caracteriza por perdida de la consciencia de la realidad y la presencia de alucinaciones, es la segunda enfermedad mental en México, ya que su índice de impacto es crónico (larga duración) y de tratamiento costoso debido a que los pacientes tienen recaídas que requieren de hospitalización de 3 a 4 veces por año. En este trabajo se describe el desarrollo del Sistema Experto (SE) dirigido al diagnóstico de esquizofrenia, con la finalidad de proporcionar una herramienta para los estudiantes de enfermería. Dicha herramienta es un apoyo previo a realizar la intervención para emitir los resultados del diagnóstico. El desarrollo del SE propuesto se basa en la realización del Proceso de atención de Enfermería (PAE) el cual es referente en los estudios de Licenciatura en Enfermería mediante el uso de las taxonomías especificadas en NANDA por sus siglas en inglés (North American Nursing Diagnosis Association), NIC (Nursing Interventions Classification) y NOC (Nursing Outcomes Classification). El modelo del SE propuesto consta de 5 etapas: (a) Registro y administración, en la cual el profesor en el rol de administrador será el encargado de evaluar al alumno, para que los estudiantes puedan hacer los diagnósticos tendrán que hacer uso del sistema; (b) Base de Conocimiento, contiene las representaciones del conocimiento en forma declarativa las cuales brindan una solución o emisión de diagnóstico; (c) Máquina de Inferencia se define como el proceso que efectúa el razonamiento a partir de los datos y se hace uso de la base de conocimientos; (d)Memoria de Trabajo, contiene los datos de entrada que se generan durante el proceso de razonamiento y (e) Interfaz de Usuario que será el enlace entre la entrada y salida para mostrar al usuario el sistema y en la cual usualmente se observarán la base de preguntas y de explicación

Método automático de reconocimiento de voz para la clasificación de vocales al lenguaje de señas colombiano

Investigación TecnológicaActualmente en Colombia, las personas sordas tienden a ser excluidas, ya que la mayoría de la población desconoce el lenguaje de señas a causa de que sólo hay un pequeño porcentaje de personas que hacen uso del lenguaje y no ven la necesidad de aprenderlo, este desconocimiento genera un problema de comunicación entre una persona sorda y una oyente; por lo que surge la necesidad de encontrar una solución que supere esta barrera de comunicación, es aquí donde por medio del aprendizaje de máquina, se crean herramientas y métodos para obtener resultados correctos, objetivos y de una manera más rápida.Resumen Abstract Anexos Acrónimos Introducción 1. Generalidades 2. Planteamiento del problema 3. Formulación del problema 4. Justificación 5. Objetivos 6. Marco referencial 7. Alcances y limitaciones 8. Estado del arte 9. Metodología 10. Diseño metodológico 11. Instalaciones y equipo requerido 12. Discusión y resultados 13. Estrategias de comunicación y divulgación 14. ConclusionesPregradoIngeniero de Sistema