El uso de sistemas inteligentes (IA) en el registro de la propiedad industrial

The use of intelligent systems in the registration of industrial property by WIPO and competent national offices from different countries, with a view to facilitate the conduct of applications and the search and classification proceedings. There are also interesting developments by private companies which facilitate the management of the registry and monitoring through different applications, created from artificial intelligence algorithms. In particular, we refer to the experience of the Superintendency of Industry and Commerce of Colombia (SIC), in the development of a system based on AI, which allows users to make decisions related to the registration and eventual opposition to the registration of a trademark.El uso de sistemas inteligentes en el registro de la propiedad industrial por parte de la OMPI y oficinas nacionales competentes de diferentes países viene contribuyendo a la sustanciación de solicitudes, procesos de búsqueda y clasificación. Igualmente, existen desarrollos de empresas privadas que facilitan la gestión del registro y seguimiento a través de diferentes aplicaciones. En particular, nos referimos a la experiencia de la Superintendencia de Industria y Comercio de Colombia en el desarrollo de un sistema basado en IA, que permitirá a los usuarios tomar decisiones relacionadas con el registro, oposiciones, clasificación y sectorización de la solicitud basados en la Clasificación Internacional de Patentes (CIP)

Estudio comparativo de bases de datos de patentes en internet.

The patent is an essential document in the evaluation of technological investigation that has been used as approximation of innovation. The patent databases on the Internet are one principal source of information for this kind of analysis. However they are many databases and they are very different; reason why the election of one of them in the accomplishment of bibliometric analysis is a crucial aspect. In this sense, this survey studies some of main free –Esp@cenet, PatentScope, national databases and commercial –Derwent Innovatios Index, Chemical Abstracts Plus, Thomson Delphion Intellectual Property Network– patent databases. The results show that commercial systems provide value-added –data revision, analysis tools, etc.–; althought the free ones are going to become trustworthy resources thanks to the improvements and options that are introduced in them.Las patentes se utilizan en la evaluación de la investigación tecnológica, como un acercamiento al análisis de la innovación. De esta forma, las bases de datos que las contienen se constituyen en una herramienta eficaz para la obtención de información que permita el estudio de la I+D+i. Existe un gran número de ellas y presentan diferencias significativas, por lo que la elección de la más adecuada para la realización de estudios bibliométricos es un aspecto crucial para la consecución de los objetivos propuestos. En este sentido, se analizan algunas de las principales bases de datos de patentes tanto gratuitas, –Esp@cenet, PatentScope y algunas bases de datos nacionales– como comerciales –Derwent Innovatios Index, Chemical Abstracts Plus, Thompson Delphion Intellectual Property Network–. Los resultados muestran que las bases de datos comerciales proporcionan valores añadidos ya que se revisan los datos y se ofrecen herramientas de ayuda en la búsqueda e interpretación de los mismos; sin embargo los sistemas gratuitos se van configurando en recursos cada vez más fiables gracias a las mejoras y opciones que se van introduciendo

Metodología para el análisis de la similitud entre marcas mediante técnicas de aprendizaje automático

Las marcas son los signos distintivos que usa un empresario para identificar sus productos y servicios. Con frecuencia constituyen uno de los activos más valiosos de las empresas y es por esto por lo que existen normas para su registro y protección. Cuando una marca se registra, le genera a su titular el derecho de impedir que terceros comercialicen productos similares con marcas idénticas o similares. En los procesos de registro y protección marcaria es necesario establecer la similitud entre 2 marcas y determinar posibles confusiones que se puedan generar en los consumidores. Tradicionalmente esta similitud se ha determinado mediante un diagnóstico cualitativo realizado por un humano, pero ante la creciente cantidad de marcas que buscan ser registradas mes a mes, se configura la necesidad de automatizar esta tarea. En el presente proyecto se evalúan diferentes técnicas del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP por sus siglas en inglés), la Visión por Computador y la fonología, aplicadas en el contexto del cotejo de marcas, para así obtener un sistema de modelos que permita establecer la similitud entre marcas a nivel visual, ortográfico y fonético. Los modelos se evalúan sobre un conjunto de datos de oposiciones reales en solicitudes de registro marcario presentadas ante la Superintendencia de Industria y Comercio de Colombia (SIC).Trademarks consist of the symbols and words that businesses use to identify their products and services. They are often one of the most valuable assets of a company and therefore there are regulations for their registration and protection. When a trademark is registered, it gives its holder the right to prevent third parties from marketing similar products with identical or similar symbols. In trademark registration and protection processes it is necessary to determine the similarity between 2 trademarks to detect potential confusion that may mislead consumers. Traditionally, this similarity has been established through a qualitative human assessment, but given the increasing number of trademarks registration, the need to automate this task is configured. This research evaluates different techniques of Natural Language Processing (NLP), Computer Vision and phonology, applied in the context of trademark matching, to obtain a system of models that can measure visual, spelling, and phonetic similarity between trademarks. The proposed method is evaluated on a dataset of trademark registration oppositions in applications filed with the Colombian Trademark Office (Superintendencia de Industria y Comercio)

El análisis documental de la fotografía de prensa en entornos automatizados

Se investiga el proceso de análisis documental de las fotografias almacenadas en los fondos documentales de aquellas instituciones de carácter periodístico que usan imágenes fotograficas para la elaboración de sus productos de información. Se analiza la sistematización de los procesos documentales con objeto de posibilitar la recuperación eficiente y eficaz de las imágenes que demandan los profesionales. Se inicia el trabajo con una introducción teórica. Se indaga, a continuación, acerca de la naturaleza física e informativa del documento, se define entorno funcional, legal, institucional y ético del archivo fotográfico de prensa. Se abordan las técnicas de recuperación sobre herramientas informáticas aplicables a la imagen fotográfica. Finalmente, se propone un modelo teórico de análisis y recuperación icónico basado en un sistema de representación formatizado de contenido inspirado en técnicas de representación del conocimiento empleadas en el campo de la Inteligencia Artificial

Music composition based on Artificial Neural Networks

In the recent years, research on Artificial Intelligence has ushered in a new phase of technology evolution. Autonomous systems such as voice assistants or self-driving cars are a present reality as first commercial systems have been already launched to the market. New applications emerge each year as huge amounts of generated data and computational capabilities make the development of accurate and expert systems plausible. This evolution is optimizing processes of many core fields such as agriculture, telecommunications or medicine. A quite technological field such as music is also beginning to notice changes, as recommendation engines, synthesizers and music generation are attractive fields of research with some preliminary results. With this project, we intend to contribute to ease the process of music creation making it more accessible to people. The subject of this project is the design, development and experimentation of an AI engine to generate music. A simple, but pleasant to hear artificially generated melody could serve as a base for people to compose more complex pieces of music. At the same time, the project sheds some light to the nuts and bolts of novel techniques for music composition, as the Long Short Term Memory network selected. The system processes MIDI files and extracts relevant information for training the network. The extracted data has been selected by analyzing the main aspects used in the field of Music Information Retrieval. An online listening test taken by subjects of different musical backgrounds is designed to measure the quality of the artificial composer. The final results prove that pleasant to hear melodies have been composed.Ingeniería de Sistemas Audiovisuale

Tesauro de Ciencias de la Documentación

440 p.El tesauro de Ciencias de la Documentación, Docutes, constituye un instrumento normalizador e inductor para el doble proceso de indización-recuperación de los contenidos de la Documentació

Combinación de clustering, selección de atributos y métodos ontológicos para la clasificación semántica de texto

Con el aumento exponencial en la cantidad de datos textuales disponibles en Internet desde fuentes diversas como redes sociales, blogs/foros, sitios web, correos electrónicos, bibliotecas en línea, etc., se ha hecho necesaria la utilización de la Inteligencia Artificial en plataformas digitales, como la aplicación de métodos de aprendizaje profundo y de reconocimiento de patrones, para que esta información pueda ser aprovechada por todo tipo de modelos de negocios, estudios de mercado, planes de marketing, campañas políticas o toma de decisiones estratégicas entre otros, con la finalidad de hacer frente a la competencia y dar respuesta de manera eficiente. El objetivo de esta tesis doctoral fue desarrollar un modelo que combina clustering, selección de atributos y métodos ontológicos para la clasificación semántica de texto, que permita estructurar una metodología aplicable en conjuntos de datos textuales y así mejorar la clasificación automática de texto. El modelo propuesto en esta tesis doctoral se realizó siguiendo los siguientes objetivos específicos: redactar el estado del arte relacionado con la temática estudiada; conformación de un conjunto de datos textuales lo suficientemente extenso para la aplicación de las diferentes técnicas de análisis de datos; desarrollo de una metodología para la clasificación semántica de datos textuales y evaluación de los resultados obtenidos. La metodología consistió de 9 etapas, las 5 primeras (preprocesamiento, clustering, se- lección de atributos, clasificación y test estadístico. Posteriormente 4 etapas adicionales correspondientes análisis ontológico (validación del clúster, análisis semántico, interpretación y representación de relaciones). Se pudo determinar que haciendo SToWVector junto con selección de atributos mediante el wrapper MOES (estrategia de búsqueda) y NaiveBayesMultinomial (evaluador) con ACC (métrica), se obtienen mejores resultados con el clasificador NaiveBayesMultinomial que con otros métodos de clasificación evaluados. Además el método de búsqueda ENORA ha sido utilizado y evaluado demostrando ser un método eficaz para la selección de atributos en datos textuales. De igual manera se pudo dar significado a los dos clústeres obtenidos, logrando identificar un concepto para cada clúster. Clúster 1: UE-G20-G77-MEC y clúster 2: Resto del mundo. Ello permitió establecer una relación directa entre los clústers.With the exponential increase in the amount of textual data available on the Internet from various sources such as: social networks, blogs/forums, websites, emails, online libraries, etc. It has made necessary the use of artificial intelligence in digital platforms, the application of parallel processing, deep learning and pattern recognition so that this information can be used by all kinds of models business, market research, marketing plans, political campaigns or making strategic decisions among others, in order to deal with competition and respond efficiently. This doctoral thesis is focused on developing a model that allows combine clustering, attribute selection and ontological methods for the semantic classification of text, which allows tructuring an applicable methodology in textual data sets to improve the automatic classification of text. The model proposed in this doctoral thesis is carried out following the following specific objectives: draft the status of the art related to the theme studied, conformation of a set of textual data extensive enough for the application of different data analysis techniques, development of a methodology for the semantic classification of textual data and evaluation of the results obtained. The methodology consisted of 9 stages, the first 5 (preprocessing, clustering, attribute selection, classification, and statistical test. Finally, 4 additional stages corresponding to ontological analysis (cluster validation, semantic analysis, interpretation, and relationship representation). Could determine that by doing SToWVector together with feature selection using the MOES wrapper (search strategy) and NaiveBayesMultinomial (evaluator) with ACC (metric), better results are obtained with the NaiveBayesMultinomial classifier than with other classification methods evaluated, in addition, the ENORA search method has been used and evaluated, proving to be an effective method for the selection of attributes in text data. In the same way, it was possible to give meaning to the two clusters obtained, managing to identify a concept for each cluster. Cluster 1: EU−G20−G77−MEC and cluster 2: Rest of the world. This allowed us to establish a direct relationship between the clusters

Introducción a la Documática. 1. Teoría

Textbook information retrieval and document management

Introducción a la Documática. 1. Teoría

Textbook information retrieval and document management