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    Published on 9.8.2018 by Equipo GNOSS

    Anotación semántica basada en grafos para mejorar las interacciones de Alexa - Amazon

    Este artículo de Lambert Mathias (Principal Scientist, Alexa Machine Learning, Amazon) trata sobre la aplicación de técnicas más sofisticadas de representación semántica, basadas en grafos y ontologías, para el desarrollo de habilidades más complejas en el asistente Alexa.

    El uso de Alexa Meaning Representation Language (AMRL) proporciona una solución de anotación semántica con dos componentes principales:

    1. Una gran ontología jerárquica de tipos (categorías de menciones textuales), roles (argumentos de una acción), acciones (predicados que definen lo que el agente debería hacer) y propiedades-operadores (relaciones entre los tipos).
    2. Un conjunto de convenciones que mapean el lenguaje natural con una representación en grafo, agnóstica respecto al lenguaje y al dominio de conocimiento, ajustada para agentes conversacionales como Alexa.

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    Published on 13.7.2012 by Equipo GNOSS

    FRED: from natural language to RDF/OWL

    FRED es una herramienta para la producción automática de ontologías RDF / OWL y de datos vinculados a partir de frases en lenguaje natural. Actualmente la herramienta está limitada a inglés.

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    Published on 29.5.2012 by Equipo GNOSS

    Ontoba: semantic web architecture

    Ontoba es una consultoría especializada en estrategias de medios digitales y arquitecturas de la web semántica.

    Entre otros, Ontoba proporciona una gama de servicios de consultoría en las siguientes materias:

    •  Integración de metadatos
    • Inferencia y consulta semántica
    • Modelado ontológico
    • Procesamiento de lenguaje natural
    • Desambiguación semántica

     

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    Published on 25.5.2012 by Equipo GNOSS

    Influencia de la semántica de los buscadores en la labor SEO

    Este artículo habla de cómo puede influir la evolución semántica de los Buscadores en la labor SEO.

    • Análisis e investigación de tendencias de consumo de información por parte de los usuarios
    • Comportamientos de búsqueda por parte de los usuarios
    • Trabajar el marcado semántico de los contenidos que se generen (Microdata)
    • Trabajara con HTML5, un lenguaje de etiquetado reconocido por los principales buscadores.

     Además trata los siguientes temas:

    • ¿Qué nos aporta Knowledge Graph de google?
    • Vinculación de elementos entre entidades
    • Procesamiento lenguaje natural
    • Evolución del algoritmo google.

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    Published on 21.5.2012 by Equipo GNOSS

    Google ha anunciado un recurso muy interesante para la investigación sobre la extracción de información de un texto. 175 millones de cadenas de texto cortos y únicos que se han utilizado para referirse a 7.6 millones de artículos de Wikipedia.

    Los investigadores de google consideran cada artículo de Wikipedia como la representación de un concepto (una entidad o una idea), identificado por su dirección URL. El conjunto de datos contiene triples, cada uno consistente en (i) el texto, una cadena corta en lenguaje natural (ii) url del artículo habitual de Inglés Wikipedia; y  (iii), un entero que indica el número de veces que el texto se ha observado conectado con el concepto de la url. A este entero le llaman medida de la asociación.

    La base de datos puede ser descargada aquí.

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    Published on 26.4.2012 by Equipo GNOSS

    STAR: Semantic Technologies for Archaeological Resources

    STAR es un proyecto financiado por la AHRC en colaboración con English Heritage cuyo fin es aplicar tecnología semántica en el dominio de arqueología. Entre sus objetivos esta el desarrollar métodos para enlazar bases de datos de archivos, desarrollo de vocabularios y ontologías y desarrollo de técnicas de procesamiento de lenguaje natural.

    Entre los resultados podemos incluir un Research Demonstrator, servicios basados en SKOS, applications y varios datasets (incluyendo datasets RDF).

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    Published on 4.2.2010 by Ricardo Alonso Maturana

    The paper presents an approach to extraction of facts from texts of documents. This approach is based on using knowledge about the subject domain, specialized dictionary and the schemes of facts that describe fact structures taking into consideration both semantic and syntactic compatibility of elements of facts. Actually extracted facts combine into one structure the dictionary lexical objects found in the text and match them against concepts of subject domain ontology.
    [International Journal "Information Technologies and Knowledge" Vol.2 / 2008]
     

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    mht

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    Published on 26.3.2009 by Equipo GNOSS

    Artículo de Francis Pisani publicado en el Ciberpais el jueves 26 de Julio de 2007. POWERSET.COM es una de las novedades de las que más se hablan porque toma el problema de la búsqueda de manera diferente. En vez de fijarse en palabras clave sin necesaria relación entre sí, pretende entender tanto el sentido de las preguntas como el de las frases que va indexando (la técnica se llama procesamiento del lenguaje natural).

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