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    Publicado el 3.8.2018 por Equipo GNOSS

    Google: conocimiento basado en hechos. De enlaces a hechos. Knowledge based Trust. Un grafo de conocimiento "verdadero"

    En el año 2012, Google, en su blog, explicó como estaba transitando de la búsqueda por secuencia de caracteres a la búsqueda de entidades. En su artículo "Things, not Strings" explicaba la construcción de su Grafo de Conocimiento y como éste estaba condicionando la búsqueda, tras la compra dos años antes de Metaweb, empresa creadora de la gran base de entidades llamada Freebase.

    Siguiendo en esta línea y avanzando más, en el año 2015, como se expone en el resumen del paper que adjuntamos "Knowledge Based Trust: Estimating the Trustworthiness of Web Sources" escrito por Xin Luna Dong, Evgeniy Gabrilovich, Kevin Murphy, Van Dang, Wilko Horn, Camillo Lugaresi, Shaohua Sun, Wei Zhang, Google explica como está basándose en hechos y no tanto en links a la hora de seguir avanzando en la construcción de un Grafo de Conocimiento "verdadero".

    Así, los investigadores, apuntan en el resumen del paper que la calidad de las fuentes web se ha evaluado tradicionalmente utilizando señales exógenas como la estructura de los hipervínculos. Desde hace algún tiempo Google está identificando entidades del mundo y proponiendo un nuevo enfoque para sus búsquedas basado en señales endógenas, es decir, en la exactitud de la información objetiva proporcionada por la fuente. Una fuente que tiene pocos hechos falsos se considera confiable. Los hechos se extraen automáticamente de cada fuente mediante métodos de extracción comúnmente utilizados para construir bases de conocimiento (DBPedia, Yago, etc). Se está investigando la forma de distinguir errores cometidos en el proceso de extracción de entidades mediante el uso de inferencias conjuntas en un novedoso modelo probabilístico multicapa.


    Llaman puntaje de confiabilidad al cálculo basado en el conocimiento Confianza (KBT). En datos sintéticos, muestran que con este método pueden calcular los verdaderos niveles de confiabilidad de las fuentes. De este modo lo aplican
    luego a una base de datos con millones de hechos extraídos de la web, y así pueden estimar la confiabilidad de millones de páginas web.

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    Compartido el 16.4.2013 por Equipo GNOSS

    GNOSS gana el certamen europeo  LAK Data Challenge (Educación y Linked Data)

    GNOSS, empresa de desarrollo de software semántico, ha resultado ganadora de la primera edición del LAK Learning Analytics and Knowledge Data Challenge, un novedoso certamen en el mundo de la Educación que premia los mejores proyectos que promueven el uso de los datos abiertos enlazados (Linked Open Data) en el terreno de la analítica en Formación y Enseñanza (Learning Analytics).

    Presentamos el proyecto  ‘Linked Data based applications for Learning Analytics Research: faceted searchs, enriched contexts, graph browsing and dynamic graphic visualization of data’, una propuesta pensada para el usuario final y por la que ya se puede navegar desde http://datasetexplorer.gnoss.com/comunidad/LAKChallenge

    El proyecto de GNOSS promueve un buscador semántico de conocimiento en el terreno de la analítica en Formación y Enseñanza. En él, el usuario puede localizar documentación científica, organizaciones e investigadores que trabajan en el campo de Learning Analytics a partir de un buscador facetado y contextos enriquecidos. Además, el buscador promovido por GNOSS permite visualizar geográficamente la localización de investigadores y organizaciones en un mapa interactivo y el análisis visual del volumen de publicaciones a partir de distintos tipos de gráficos.

    El premio lo promueve el consorcio europeo LinkedUp, que cuenta con la participación de The Open University, Open Knowledge Foundation, Elsevier, Open Universiteit, Leibniz Universitat Hannover y Exact

     

    Información adicional:

    ·         Web del proyecto Learning Analytics Research: http://datasetexplorer.gnoss.com/comunidad/LAKChallenge

    ·         Documentación del proyecto: http://ceur-ws.org/Vol-974/lakdatachallenge2013_03.pdf

    ·         Web con el cuadro de honor de los ganadores del proyecto: http://www.solaresearch.org/events/lak/lak-data-challenge/

    ·         Proyecto Linked Up for Education http://linkedup-project.eu/

     

    Información en medios:

     

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    Publicado el 18.3.2013 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    Open Data – An Introduction | Open Knowledge Foundation

    What is Open Data?

    “Open data is data that can be freely used, reused and redistributed by anyone – subject only, at most, to the requirement to attribute and sharealike.” OpenDefinition.org

    The Open Definition sets out in detail the requirements for ‘openness’ in relation to content and data. The key features are:

    Availability and Access: the data must be available as a whole and at no more than a reasonable reproduction cost, preferably by downloading over the internet. The data must also be available in a convenient and modifiable form.

    Reuse and Redistribution: the data must be provided under terms that permit reuse and redistribution including the intermixing with other datasets.

    Universal Participation: everyone must be able to use, reuse and redistribute – there should be no discrimination against fields of endeavour or against persons or groups. For example, ‘non-commercial’ restrictions that would prevent ‘commercial’ use, or restrictions of use for certain purposes (e.g. only in education), are not allowed.

    Availability and Access: the data must be available as a whole and at no more than a reasonable reproduction cost, preferably by downloading over the internet. The data must also be available in a convenient and modifiable form.

     

    Reuse and Redistribution: the data must be provided%

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    Publicado el 18.3.2013 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    LOD2 – Creating Knowledge out of Interlinked Data

    This visualisation tool was made with the help of the Linked Open Data "LOD2" Project, co-funded by the European Commission within the FP7 Information and Communication Technologies Work Programme (Grant Agreement No. 257943). The project aims at building an integrated technology stack for publishing linked data. The visualisation and open data pages for the Digital Agenda scoreboard have been executed as part of the public activities of the LOD2 project by the LOD2 partners: Tenforce, AKSW research group at the University of Leipzig and OpenLink Software.

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    Publicado el 4.3.2013 por Equipo GNOSS

    GBPN Knowledge Platform using Semantic Technologies and Linked Open Data launched

    Plataforma lanzada el 21 de Febrero que ayuda al sector de la construcción a reducir su impacto sobre el cambio climático. La plataforma tiene como objetivo estimular la investigación y el análisis de expertos en todo el mundo para promover una mejor toma de decisiones y ayudar al sector de la construcción a reducir su impacto sobre el cambio climático. La plataforma fomenta el acceso abierto y transparente a datos de buena calidad.  Los datos pueden ser reutilizados en HTML y CSV bajo la licencia Creative Commons (CC-BY 3.0 FR).
     

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    Publicado el 5.2.2013 por Equipo GNOSS

    Extracting Knowledge from Unstructured Documents in Alfresco

    Zaizi ha anunciado el lanzamiento de nuevas herramientas que permitirán a las organizaciones que usan Alfresco enriquecer sus documentos y contenidos no estructurados  con anotaciones semánticas mediante la extracción de conceptos de las organizaciones de dominio y las relaciones entre los conceptos que se pueden incorporar en una base de conocimiento.

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    Publicado el 2.4.2012 por Equipo GNOSS

    La búsqueda semántica de Google y su impacto

    En este post, José Manuel Sánchez, documentalista en Knowledge & Social Media Manager, hace una reflexión sobre el impacto que tendrá la búsqueda semántica en Google.

    • El el post explica los conceptos de:
    • Google Knowledge Graph
    • Especificaciones, modelos y formatos
    • El concepto de búsqueda semántica
    • Las motivaciones de Google
    • Implicaciones para el SEO

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    Publicado el 21.3.2012 por Equipo GNOSS

    Valentina Presutti, Lora Aroyo, Alessandro Adamou, Balthasar Schopman, Aldo Gangemi,  y   Guus Schreiber de la Universidad de Bologna, el ISTC (National Research Council, Italy) y la Universidad de Amsterdam proponen un análisis de los dataset del Linked Data cloud basado en plantillas de conocimiento que permiten hacer preguntas sobre los datasets sin conocer previamente el vocabulario utilizado. El artículo muestra experimentos de su aproximación en tres datasets multimedia.

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    Compartido el 1.12.2010 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    "Knowledge is of two kinds. We know a subject ourselves, or we know where we can find information upon it" -Samuel Johnson (Boswell's Life of Johnson)-

    Feelsynapsis is for people, built by people driven by the concept of knowledge 2.0.

    "We socialize knowledge that belongs to any few people!, so...We have three important concepts: Connect:Communicate:Collaborate...and then start again" -Feelsynapsis creator-

    Feesynapsis offers tools tailored to peoples' need. Whether you are working with a colleague in a different country or even continent, or would like to find a forum to discuss your knowledge ideas, experience and information.

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    Publicado el 21.1.2010 por Equipo GNOSS

    Knowledge Media Institute | The Open University

    Página Web del Knowledge Media Institute, dónde presentan proyectos, tecnologías y publicaciones realizados en varios ámbitos: Ciencias del Conocimiento y Aprendizaje, Inteligencia Artificial y Tecnologías Semánticas, y Multimedia. Todos estos conceptos convergentes los agrupan en uno: Knowledge Media.

    Según su página Web: 

    "The Knowledge Media Institute (KMi) was set up in 1995 in recognition of the need for the Open University to be at the forefront of research and development in a convergence of areas that impacted on the OU's very nature: Cognitive and Learning Sciences, Artificial Intelligence and Semantic Technologies, and Multimedia. We chose to call this convergence Knowledge Media.

    Knowledge Media is about the processes of generating, understanding and sharing knowledge using several different media, as well as understanding how the use of different media shape these processes. KMi operates with reference to a number of basic tenets, which define the context in which we formulate and pursue our research objectives:

    Strategic Threads

    Our research is aligned with a number of broad strategic threads, currently Future InternetKnowledge ManagementMultimedia & Information SystemsNarrative HypermediaNew Media SystemsSemantic Web & Knowledge Services and Social Software
    Learning
    In keeping with a lifelong learning perspective, our research agenda takes a broad definition of learning, embracing distance learning, learning in the classroom, and learning in the workplace."

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