El resumen presenta la herramienta de etiquetado de entidades nombradas en textos medievales en español. Este trabajo se enmarca dentro de los proyectos de investigación,  proyecto europeo ERC-2015-STG-679528 POSTDATA

Agustín Caminero Herráez

Antonio Robles Gómez

Elena González-Blanco García

Gimena del Rio Riande

M Luisa Díez Platas

Mª de los LLanos Tobarra Abad

Salvador Ros Muñoz

Spanish

ZENODO

1		Hispanic	Medieval	Tagger	(HisMeTag):	una	aplicación	web	para	el	etiquetado	de	entidades	en	textos	medievales		M. Luisa Díez Platas  LINHD-UNED  Llanos Tobarra  UNED  Salvador Ros  UNED  Elena González-Blanco  UNED  Antonio Robles-Gómez  UNED  Agustín C. Caminero  UNED  Gimena del Río Riande  IIBICRIT, CONICET  	1. Introducción	El	 impacto	de	 las	nuevas	tecnologías	en	 la	 investigación	en	el	ámbito	de	 las	humanidades	ha	supuesto	 una	 revolución	 en	 la	 recopilación,	 acceso	 y	 representación	 de	 la	 información	 así	como	en	el	procesamiento	de	los	grandes	volúmenes	de	datos	y	textos.	Es	en	este	contexto	y	como	respuesta	a	las	necesidades	crecientes	de	los	proyectos	de	investigación,	en	el	que	surge	el	 término	 Humanidades	 Digitales	 (DH,	 Digital	 Humanities)	 como	 punto	 de	 conexión	 de	distintas	 disciplinas	 y	 que	 establece	 la	 relación	 entre	 las	 nuevas	 tecnologías	 y	 las	 diferentes	comunidades	científicas	(Del	Río	Riande,	2016)	(Gónzalez-Blanco,	2013)	El	 creciente	 uso	 de	 la	 computación	 en	 la	 nube	 para	 facilitar	 la	 gestión	 de	 proyectos	humanísticos	ha	dado	lugar	a	distintas	iniciativas	como	los	Entornos	Virtuales	de	Investigación	(VRE,	 Virtual	 Research	 Environments)	 (Bellamy,	 2012)	 desarrollados	 preferentemente	 en	laboratorios	 y	 centros	 de	 investigación	 interdisciplinares	 especializados	 en	 Humanidades	Digitales	 como,	 entre	 otros,	 el	 Laboratorio	 de	 Innovación	 en	 Humanidades	 Digitales	 de	 la	UNED	(LINHD)	Las	Humanidades	Digitales	han	establecido	originariamente	fuertes	vínculos	con	la	filología	(un	testimonio	 significativo	 es	 el	 consorcio	 TEI,	 creador	 del	 lenguaje	 de	marcado	 que	 abandera	esta	disciplina)	y,	 	 sin	embargo,	en	 los	últimos	años,	 la	 tendencia	hacia	 la	automatización	ha	provocado	que	el	análisis	textual	se	haya	orientado	hacia	la	lingüística	computacional	y	el	área	de	procesamiento	del	 lenguaje	natural	 (PLN),	ámbitos	que	 tradicionalmente	no	se	asociaban	con	las	humanidades	en	sí	mismas.	El	proyecto	POSTDATA	(Poetry	Standardization	and	Linked	Open	Data),	que	participa	de	esta	tendencia,	 incorpora	en	uno	de	sus	paquetes	de	trabajo	el	tratamiento	 computacional	 del	 texto	 en	 combinación	 con	 el	 análisis	 semántico	 de	 las	categorías	 poéticas.	 En	 el	 seno	 de	 este	 proyecto	 ha	 	 tenido	 lugar	 la	 creación	 de	 una	 de	 sus	primeras	aplicaciones,	a	herramienta	Hispanic	Medieval	Tagger		(HisMeTag)	.				HisMeTag	 permite	 localizar	 entidades	 nombradas	 en	 textos	 escritos	 en	 español	 medieval,	mediante	un	proceso	automático	de	reconocimiento	de	entidades	nombradas	(NER)	y	técnicas	de	 PLN	 para	 el	 procesamiento	 lingüístico	 y	 la	 generación	 de	 las	 distintas	 variantes	 que	existieron	 en	 la	 época	 medieval.	 Localiza,	 etiqueta	 términos	 conocidos	 y	 propone	 nuevos	términos	para	su	validación.		2		La	accesibilidad,	 las	distintas	 formas	de	visualización,	 la	posibilidad	de	edición	y	 la	capacidad	de	 presentar	 resultados	 para	 su	 análisis	 son	 elementos	 clave	 para	 asegurar	 el	 éxito	 y	 la	funcionalidad	de	HisMetag,	para	lo	que	se	ha	considerado	oportuno	construir	una	plataforma	web,	funcional	y	usable.	Sin	 la	 intervención	explícita	del	usuario,	 se	 transforma	un	documento	 textual	 inicial,	bien	en	formato	de	texto	sencillo	o	en	XML-TEI	(TEIConsortium,	2015)	en	otro	documento	en	formato	XML-TEI,	 pero	 enriquecido	 con	 información	 sobre	 los	 nombres	 propios,	 junto	 con	 diversos	archivos	 de	 visualización	 (en	 formato	 HTML	 o	 CSV)	 que	 incluyen	 información	 relevante	 y	totalmente	 preparada	 para	 su	 futuro	 análisis,	 o	 incluso	 para	 ser	 insertados	 en	 proyectos	 de	investigación	directamente,	si	fuera	necesario.		2. Hispanic	Medieval	Tagger	(HisMeTag	)	La	aplicación	web	HisMeTag	está	orientada	al	análisis	de	textos	medievales	teniendo	en	cuenta	las	 variantes	 lingüisticas	 y	 sus	especiales	 características	 sintácticas	para	obtener	 información	sobre	las	entidades	nombradas	mencionados	en	el	texto.		Para	esta	primera	demostración	de	la	herramienta	se	han	seleccionado	dos	textos	medievales	castellanos	del	Siglo	XIII	de	distinta	naturaleza:	un	documento	notarial	de	la	época	alfonsí	y	un	fragmento	del	Libre	dels	tres	reys	d'Orient	(Gago	Jover,	2011).		La	 metodología	 de	 desarrollo	 de	 la	 aplicación	 web	 ha	 seguido	 el	 patrón	 modelo-vista-controlador	desarrollada	en	Python	y	basada	en	el	microframework	Flask	(Ronacher,	2017).	La	interfaz	se	ha	creado	mediante	plantillas	Jinja2	(Ronacher,	Jinja,	2017)	y	la	biblioteca	Bootstrap	para	desplegar	un	sitio	web	basado	en	HTML5,	accesible	y	adaptable.		El	flujo	de	trabajo	de	la	aplicación	web	es	el	siguiente:			Las	funcionalidades	que	proporciona	la	herramienta	se	describen	a	continuación:	• Acepta	archivos	de	entrada	de	texto	TXT	y	archivos	XML-TEI.	Inicio•Creación	de	un	proyectoEdición•Agregar	fuentes	(TXT	o	TEI)Procesamiento•Detección	de	Entidades•Generación	de	gráficosAnálisis• Visualización	de	los	resultados3		• Permite	 agrupar	 diferentes	 documentos	 con	 diferentes	 versiones	 para	 el	 análisis	conjunto	 o	 independiente.	 Los	 corpus	 de	 textos	 se	 pueden	 organizar	 mediante	proyectos	para	cada	usuario	registrado.			• Permite	 incorporar	 información	 descriptiva	 sobre	 textos	 que	 será	 incorporada	 al	archivo	XML-TEI	de	salida		como	metadatos	• Reconoce	entidades	nombradas	de	distinta	naturaleza	mediante	el	uso	de	Gazetteers,	diccionarios	y	lexicones	• Realiza	reconocimiento	de	variantes	de	nombres	mediante	un	proceso	de	generación	de	 variantes	 asociadas	 y	 reconocidas	 aplicando	 transformaciones	 morfológicas	 y	fonéticas	 propias	 de	 la	 norma	 y	 la	 evolución	 lingüística	 de	 la	 época	 medieval	 (por	ejemplo,	Seulia	sería	asociado	a	Sevilla	tras	la	trasformación)	• Cataloga	términos	no	reconocidos	de	acuerdo	con	el	contexto	semántico	de	aparición	• Resuelve	términos	ambigüos	usando	contextos	semánticos	Los	resultados	se	visualizan	de	diferentes	formas:	• Archivo	XML-TEI	con	todas	las	entidades	etiquetadas.			4		• Archivos	CSV	con	las	entidades	reconocidas	y	características	• Mapa	 geográfico	 de	 las	 localizaciones	 identificadas.	 Para	 crear	 el	 mapa	 la	aplicación	utiliza	el	 servicio	 cartográfico	Leaflet	 (Vladimir	&	OpenMaps,	 s.f.),	 que	permite	generar	mapas	anotados.	En	el	mapa	se	muestran	los	lugares	que	se	han	identificado	con	su	ubicación	actual.	Existen	otros	términos	geográficos	que	no	es	posible	 representar	 porque	 se	 ignora	 su	 ubicación	 actual;	 por	 ejemplo,	 la	Atlántida.	También	se	incluyen	términos	ambiguos	que	podrían	interpretarse	tanto	como	 nombres	 de	 persona	 como	 de	 lugar;	 como	 por	 ejemplo	 el	 término	Moya,	que	corresponde	tanto	a	un	pueblo	como	a	un	apellido.	Este	mapa	se	almacena	en	un	fichero	HTML	para	su	posterior	exportación.			• Gráficas	 que	 se	 generan	 usando	 el	 paquete	 Python	 Bokeh	 (	 Continuum	 Analytics,	2015).	 Esta	 biblioteca	 genera	 gráficos	 interactivos	 con	 opciones	 como	 zoom	 o	selección	de	solo	un	fragmento,	posibilitando	descargar	los	gráficos	resultantes	en	una	imagen.	 También	 se	 genera	una	página	web	HTML	que	 facilita	 la	 exportación	de	 los	gráficos	con	las	herramientas	que	proporciona	Bokeh.	En	estas	gráficas	se	presentan:	o la	frecuencia	absoluta	para	todos	los	términos	descubiertos,		o el	número	de	términos	localizados	por	categorías,	o la	distribución	de	apariciones	de	cada	entidad	en	el	texto.	5			La	 plataforma	 permite	 descargar	 los	 resultados	 del	 procesamiento	 realizado	 en	 una	 carpeta	comprimida,	 	 para	 todo	 el	 proyecto	 o	 sólo	 uno	 de	 los	 recursos.	 Así,	 pueden	 utilizarse	 los	resultados	con	otras	utilidades	que	acepten	los	formatos	de	salida	descritos.		3. Conclusiones	Se	 presenta	 una	 versión	 preliminar	 de	 una	 aplicación	 web	 orientada	 al	 reconocimiento	 de	entidades	 nombradas	 y	 análisis	 de	 textos	 en	 español	 medieval	 que	 arroja	 resultados	innovadores	 para	 el	 procesamiento	 de	 un	 corpus	 textual	 que	 hasta	 ahora	 se	 analizaba	 con	métodos	 manuales.	 Permite	 la	 gestión	 de	 proyectos	 de	 investigación	 agrupando	 los	documentos	asociados	y	mediante	un	potente	reconocedor		realiza	la	detección	automática	de	términos,	 etiquetándolos	 o	 generando	 un	 documento	 TEI	 válido	 dependiendo	 de	 la	 entrada	proporcionada.	Sobre	ese	procesamiento	inicial	la	herramienta	ofrece	diversas	visualizaciones	que	facilitan	la	tarea	del	análisis	inicial	del	texto	en	su	contexto	geográfico.		Agradecimientos	Este	 trabajo	 se	 enmarca	 dentro	 de	 los	 proyectos	 de	 investigación,	 	 proyecto	 europeo	 ERC-2015-STG-679528	 POSTDATA,	 y	 los	 proyectos	 financiados	 por	 el	 MINECO:	 Acción	 Europa	Investiga	EUIN2013-50630:	Repertorio	Digital	de	Poesía	Europea	(DIREPO)	y	FFI2014-57961-R	Laboratorio	 de	 Innovación	 en	 Humanidades	 Digitales:	 Edición	 Digital,	 Datos	 Enlazados	 y	Entorno	Virtual	de	Investigación	para	el	trabajo	en	humanidades,	dirigidos	por	Elena	González-Blanco.	 Además,	 los	 autores	 agradecen	 el	 soporte	 del	 proyecto	 de	 investigación	(2014I/PPRO/031)	de	UNED	junto	con	el	Banco	Santander,	y	a	la	Comunidad	de	Madrid	por	el	apoyo	prestado	mediante	 la	Red	de	Excelencia	e-Madrid	(S2013-ICE2715).	También	expresan	su	 agradecimiento	 al	 apoyo	 prestado	 por	 SNOLA,	 reconocida	 Red	 de	 Excelencia	 (TIN2015-71669-REDT)	 por	 el	Ministerio	 de	 Economía	 y	 Competitividad	 de	 España.	 La	 herramienta	 se	comenzó	a	desarrollar	 gracias	 al	 proyecto	de	 investigación	microgrant	Mediaeval	 Iberian	 de	Pelagios	Commons	(2016).	6		Referencias	Continuum	Analytics.	(2015).	Welcome	to	Bokeh.	Retrieved	from	http://bokeh.pydata.org/en/latest/	Bellamy,	C.	(2012).	The	Sound	of	Many	Hands	Clapping:	Teaching	the	Digital	Humanities	through	Virtual	Research	Environment	(VREs).	Digital	Humanities	Quarterly,	6(2).	Retrieved	from	http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/6/2/000119/000119.html	Del	Río	Riande,	G.	(2016,	Marzo	22).	Humanidades	Digitales.	Construcciones	locales	en	contextos	globales.	SEDICIBlog.	Retrieved	Mayo	28,	2017,	from	http://sedici.unlp.edu.ar/blog/2016/03/22/humanidades-digitales-construcciones-locales-en-contexto	Del	Río	Riande,	G.,	González-Blanco,	E.,	Martínez-Cantón,	C.,	Ros,	S.,	Robles-Gómez,	A.,	Pastor,	R.,	.	.	.	Caminero,	A.	(2017).	EVI-LINHD,	A	Virtual	Research	Environment	for	the	Spanisk-Speaking	Community.	Digital	Scholarship	in	the	Humanities	(DSH)	(accepted	for	publication).	Gago	Jover,	F.	(2011).	"Libre	dels	tres	reys	d'Orient",	Textos	Poéticos	Españoles.	Digital	Library	of	Old	Spanish	Texts.	Hispanic	Seminary	of	Medieval	Studies.	Retrieved	from	http://www.hispanicseminary.org/t&c/poe/docs/text.tro.htm	Gónzalez-Blanco,	E.	(2013).	Actualidad	de	las	Humanidades	Digitales	y	un	ejemplo	de	ensamblaje	poético	en	la	red:	ReMetCa.	Cuadernos	Hispanoamericanos,	53-67.	Ronacher,	A.	(2017).	Flask,	web	development,	one	drop	at	a	time.	Retrieved	from	http://flask.pocoo.org/	Ronacher,	A.	(2017).	Jinja.	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Hispanic Medieval Tagger (HisMeTag): una aplicación web para el etiquetado de entidades en textos medievales

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Hispanic Medieval Tagger (HisMeTag): una aplicación web para el etiquetado de entidades en textos medievales

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