Representación computacional del lenguaje natural escrito

When humans read, or hear, words, they immediately relatethem to a concept. This is possible due to the informationalready stored in the brain and also to human’s ability toselect, process, and associate such information with words.However, for a computer, natural language text is only asequence of bits that does not convey any meaning on itsown, unless properly processed. A computer interprets thisbit sequence by modeling the processing that takes place inhuman minds, namely structuring and linking the text withpreviously stored information. During this process, as wellas when describing its results, the text is represented usingvarious formal structures that permit automatic processing,interpretation, and comparison of information. In this paper,we present a detailed description of these structures.Cuando el ser humano lee o escucha una palabra, inmediatamente la relaciona con un concepto. Esto es posible gracias a la acumulación de información y a la posibilidad de filtrar, procesar y relacionar dicha información. Para la máquina, una expresión escrita en el lenguaje natural es una cadena de bits que no aporta información por sí sola. Un computador interpreta esta cadena de bits, modelando el proceso que tiene lugar en la mente humana, estructurando y relacionado la cadena con información previamente almacenada. En el proceso, así como al momento de describir los resultados, el texto es representado por estructuras formales que permiten el procesamiento automático, la interpretación y la comparación de la información. Este artículo presenta una descripción detallada de estas estructuras

Generador de Grafos Multi-relacionales a partir de redes sociales

The tool introduced in this paper, CorpuRed, allows obtaining a dataset from online social networks that can be used for research projects that require information about social behaviour on Internet. The way to obtain such data is slightly platform dependent (the Facebook case is described) and they are stored in a graph database that will be accessible through an academic license API.La herramienta presentada en este artículo, CorpuRed, permite obtener datos de plataformas sociales en línea para ser utilizados en proyectos de investigación que requieran de información sobre el comportamiento social en Internet. La forma de obtener dichos datos depende ligeramente de cada plataforma (se muestra el caso particular de Facebook), y posteriormente son almacenados en una base de datos en grafo que será accesible a través de una API bajo una licencia académica.

Análise das eleições na Colômbia e Venezuela 2015 através de análise de sentimento e Twitter

Este artículo presenta un análisis de las cuentas de los principales candidatos de las elecciones regionales del 25 de octubre de 2015 en Colombia (Bogotá, Medellín y Cali) y los hashtag oficiales de los dos partidos pincipales para las elecciones parlamentarias del 6 de diciembre de 2015 en Venezuela (MUD y PSUV), con el fin de determinar las tendencias positivas o negativas y compararlas con los resultados de las respectivas elecciones. Para el desarrollo del análisis se recurrió a la técnica de análisis de sentimiento, propio de la minería de datos, y al uso de estadísticas descriptivas; se concluye que el análisis de sentimiento para la estimación de tendencias requiere de procesos que permitan controlar los retweets, si se quieren resultados aceptables.This paper presents an analysis of the accounts of the main candidates in the regional elections on October 25, 2015 in Colombia (Bogotá, Medellin and Cali) and the official hashtags of the two main parties for parliamentary elections on December 6, 2015 in Venezuela (PSUV and MUD) in order to determine the positive or negative trends and compare them with the results of the respective elections. To develop the analysis, we resorted to the technique of sentiment analysis own of data mining and the use of descriptive statistics, concluding that sentiment analysis for estimating trends requires processes to monitor retweets, if you want acceptable results.Este artigo apresenta uma análise das contas dos principais candidatos às eleições regionais de 25 de Outubro, 2015, em Colômbia (Bogotá, Medellín e Cali) e os hashtag oficiais dos dois principais partidos para as eleições parlamentares de 06 de dezembro de 2015 na Venezuela ( MUD e PSUV), a fim de determinar as tendências positivas ou negativas e compará-las com os resultados das respectivas eleições. Para o desenvolvimento da análise foi utilizada a técnica de análise de sentimento, típica da mineração de dados, bem como estatísticas descritivas; conclui-se que a análise de sentimento para estimar tendências, requer processos que permitam monitorar os retweets, a fim de esperar resultados aceitáveis

Sistemas de recuperación de información

This document presents a survey of the main contributions that has been made in the topic of the Information Recovery systems (IR). Since the efficiency and the performance of this systems depend on several subsystems that have been growing and suffering changes in an independent way, this survey is organized around four broad thematic areas: representation of documents and queries, data structures, selection of relevant documents and efficiency of Recovery Systems. Finally IRS based en semantics are discussed.Este documento presenta una revisión de los principales aportes que se han hecho en el tema de los sistemas de Recuperación de Información (RI). Dado que la eficiencia y el desempeño de dichos sistemas depende de varios subsistemas y que cada uno de ellos ha ido creciendo y sufriendo cambios de manera independiente, esta revisión discrimina a grandes rasgos los sistemas de recuperación de información en 4 grandes temáticas a saber: Representación de documentos y consultas, estructuras de datos, selección de documentos relevantes y eficiencia de los Sistemas de Recuperación. Por último y a partir de los diferentes documentos estudiados se plantea el trabajo futuro basado en la semántica

TALLER: PRÁCTICAS DE LABORATORIO SUSTENTABLES; UN DIÁLOGO DESDE EL CUIDADO DEL AMBIENTE Y LA ENSEÑANZA DE LA FÍSICA. UNA PROPUESTA DESDE LAS MÁQUINAS DE GOLDBERG

Este taller pretende mostrar la importancia de las máquinas de Goldberg como herramienta de dialogo entre las tensiones en la enseñanza de la Física y el problema generalizado de desperdicio de elementos reciclables en las diversas escuelas de básica y media. Que se devele una solución dialógica enmarcada en la creación de prácticas de laboratorio de física, accesible para los estudiantes, entendiendo la accesibilidad a las cuestiones prácticas y por supuesto cognitivas, asociadas a los montajes de laboratorio. Esta propuesta surge de la preocupación generalizada de los estudiantes del seminario de enseñanza de la física, del departamento de Física, apropósito de vislumbrar nuevas formas para la enseñanza de la física en la escuela, que trascienda lo tradicional y se posibiliten como punto de encuentro de las necesidades particulares de la comunidad educativa, para este caso, encontramos dos particularidades de preocupación colectiva, la primera, mostrar la física como una ciencia al alcance de todos y segundo decantar las consecuencias de generar una lógica del cuidado del entorno.Esta apuesta surge en el marco de las discusiones del seminario de enseñanza de la física (licenciatura en física) a propósito del papel que tiene la física en la escuela frente a su enseñabilidad

Evolving trends in the management of acute appendicitis during COVID-19 waves. The ACIE appy II study

Background: In 2020, ACIE Appy study showed that COVID-19 pandemic heavily affected the management of patients with acute appendicitis (AA) worldwide, with an increased rate of non-operative management (NOM) strategies and a trend toward open surgery due to concern of virus transmission by laparoscopy and controversial recommendations on this issue. The aim of this study was to survey again the same group of surgeons to assess if any difference in management attitudes of AA had occurred in the later stages of the outbreak. Methods: From August 15 to September 30, 2021, an online questionnaire was sent to all 709 participants of the ACIE Appy study. The questionnaire included questions on personal protective equipment (PPE), local policies and screening for SARS-CoV-2 infection, NOM, surgical approach and disease presentations in 2021. The results were compared with the results from the previous study. Results: A total of 476 answers were collected (response rate 67.1%). Screening policies were significatively improved with most patients screened regardless of symptoms (89.5% vs. 37.4%) with PCR and antigenic test as the preferred test (74.1% vs. 26.3%). More patients tested positive before surgery and commercial systems were the preferred ones to filter smoke plumes during laparoscopy. Laparoscopic appendicectomy was the first option in the treatment of AA, with a declined use of NOM. Conclusion: Management of AA has improved in the last waves of pandemic. Increased evidence regarding SARS-COV-2 infection along with a timely healthcare systems response has been translated into tailored attitudes and a better care for patients with AA worldwide

La semántica en los motores de búsqueda

This document presents a revision of the main contributions made about handling of semantics in the Search Motors or in the Systems of Information Recovery. As any other software system, the Systems of Information Recovery have architecture and some structures that allow them to work. This paper revises the general aspects of these systems, and details the treatment that has been given to the semantics inside this software. This work is framed into the computational semantics and in a general way, it presents the most relevant characteristics, in order to understand the topics treated throughout this revision.Este documento presenta una revisión de los principales aportes que se han hecho en el tema del manejo de la semántica en los Motores de Búsqueda o en los Sistemas de Recuperación de Información. Como cualquier otro sistema de software los Sistemas de Recuperación de Información cuentan con una arquitectura y unas estructuras que les permiten funcionar. Es por ello que este artículo revisa no solo los aspectos generales de dichos sistemas sino que detalla como ha sido el tratamiento que se le ha dado a la semántica dentro de los mismos. Así mismo el marco del desarrollo del trabajo se inscribe dentro de lo que se considera la semántica a nivel computacional y de manera general presenta las características más relevantes, de tal forma que permita entender los temas tratados durante la revisión

Representación computacional del lenguaje natural escrito

Cuando el ser humano lee o escucha una palabra, inmediatamente la relaciona con un concepto. Esto es posible gracias a la acumulación de información y a la posibilidad de filtrar, procesar y relacionar dicha información. Para la máquina, una expresión escrita en el lenguaje natural es una cadena de bits que no aporta información por sí sola. Un computador interpreta esta cadena de bits, modelando el proceso que tiene lugar en la mente humana, estructurando y relacionado la cadena con información previamente almacenada. En el proceso, así como al momento de describir los resultados, el texto es representado por estructuras formales que permiten el procesamiento automático, la interpretación y la comparación de la información. Este artículo presenta una descripción detallada de estas estructuras

Computational representation of written natural language

Cuando el ser humano lee o escucha una palabra, inmediatamente la relaciona con un concepto. Esto es posible gracias a la acumulación de información y a la posibilidad de filtrar, procesar y relacionar dicha información. Para la máquina, una expresión escrita en el lenguaje natural es una cadena de bits que no aporta información por sí sola. Un computador interpreta esta cadena de bits, modelando el proceso que tiene lugar en la mente humana, estructurando y relacionado la cadena con información previamente almacenada. En el proceso, así como al momento de describir los resultados, el texto es representado por estructuras formales que permiten el procesamiento automático, la interpretación y la comparación de la información. Este artículo presenta una descripción detallada de estas estructuras.When humans read, or hear, words, they immediately relatethem to a concept. This is possible due to the informationalready stored in the brain and also to human’s ability toselect, process, and associate such information with words.However, for a computer, natural language text is only asequence of bits that does not convey any meaning on itsown, unless properly processed. A computer interprets thisbit sequence by modeling the processing that takes place inhuman minds, namely structuring and linking the text withpreviously stored information. During this process, as wellas when describing its results, the text is represented usingvarious formal structures that permit automatic processing,interpretation, and comparison of information. In this paper,we present a detailed description of these structures

Representación computacional del lenguaje natural escrito

When humans read, or hear, words, they immediately relate them to a concept. This is possible due to the information already stored in the brain and also to human�s ability to select, process, and associate such information with words. However, for a computer, natural language text is only a sequence of bits that does not convey any meaning on its own, unless properly processed. A computer interprets this bit sequence by modeling the processing that takes place in human minds, namely structuring and linking the text with previously stored information. During this process, as well as when describing its results, the text is represented using various formal structures that permit automatic processing, interpretation, and comparison of information. In this paper, we present a detailed description of these structures.Cuando el ser humano lee o escucha una palabra, inmediatamente la relaciona con un concepto. Esto es posible gracias a la acumulación de información y a la posibilidad de filtrar, procesar y relacionar dicha información. Para la máquina, una expresión escrita en el lenguaje natural es una cadena de bits que no aporta información por sí sola. Un computador interpreta esta cadena de bits, modelando el proceso que tiene lugar en la mente humana, estructurando y relacionado la cadena con información previamente almacenada. En el proceso, así como al momento de describir los resultados, el texto es representado por estructuras formales que permiten el procesamiento automático, la interpretación y la comparación de la información. Este artículo presenta una descripción detallada de estas estructuras