WiMLDS 6th meetup. Elena Gonzalez-Blanco

1. EL LENGUAJE COMO FUENTE DE DATOS
NO ESTRUCTURADOS: DEL
PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE AL DEEP
LEARNING:
USOS, APLICACIONES Y POTENCIAL
Elena González-Blanco García
WIMLDS, SAS
Madrid 24 de Septiembre de 2019

2. Las tecnologías del lenguaje

3. Las tecnologías del lenguaje

4. Las tecnologías del lenguaje

5. Las tecnologías del lenguaje

6. Las tecnologías del lenguaje

7. Las tecnologías del lenguaje

8. Las tecnologías del lenguaje

9. Ada Lovelace, 1815-1842

10. Alan Turing, 1912-54 “Turing Test”

12. 2001 A Space Odyssey, 1968

13. 2001 A Space Odyssey, 1968

14. Orígenes de la IA
Primeros algoritmos
Sistemas expertos
Fundamentos del NLP
1950-60
Redes neuronales, ML, DL
Redes neuronales y Deep Learning
Aprendizaje no supervisado
NLP combinado con DL - Neural
Machine Translation
2010- hoy
Estadística y modelos entrenados
Algoritmos probabilísticos
Entrenamiento con datos
Inclusión de gramáticas complejas y
generación del lenguaje
1980-99
Los hitos más relevantes

15. La traducción automática

16. ¿Cómo aprenden las máquinas a hablar?

17. ¿Cómo aprenden las máquinas a hablar?
Juancomiounamanzana

18. ¿Cómo aprenden las máquinas a hablar?
Juan comió una manzana

19. ¿Cómo aprenden las máquinas a hablar?

20. ¿Cómo aprenden las máquinas a hablar?

21. ¿Cómo aprenden las máquinas a hablar?

22. ¿CÓMO
ENSEÑAMOS
TODO ESTO A
UN
ORDENADOR?

23. ¿CÓMO
ENSEÑAMOS
TODO ESTO A
UN
ORDENADOR?

24. ¿CÓMO
ENSEÑAMOS
TODO ESTO A
UN
ORDENADOR?
Part-Of-Speech Tagger - Análisis morfológico
Treebank - Anotación
sintáctica
Wordnet - Análisis
semántico

25. Name-Entity Recognition - Extracción de Entidades

26. Análisis de sentimiento

27. Elecciones Italianas 2018 - reputación digital

28. Elecciones Italianas 2018 - reputación digital
Detección de plagio

29. Clasificación de textos

30. 31http://labs.precognox.com/star-wars-visualization/

31. 32http://labs.precognox.com/star-wars-visualization/

32. https://www.kaggle.com/anirbanshaw24/star-wars-characters-sentiments

33. https://www.imsdb.com/

34. Clasificadores de textos
Naive Bayes
Word2Vec

35. ¿Qué podemos hacer con tecnologías del lenguaje?

36. ¿Qué podemos hacer con tecnologías del lenguaje?

37. ¿Qué podemos hacer con tecnologías del lenguaje?

38. ¿Qué podemos hacer con tecnologías del lenguaje?

39. La IA a nivel mundial
Desde 2017 China supera la inversión de USA
Fuente: CB Insights

40. La realidad lingüística
El español. El segundo idioma más hablado del mundo
> 470 millones de hablantes

41. La realidad lingüística

43. “Will robots inherit the earth? Yes, but they will be our
children”.
Marvin Minsky, Scientific American (October 1994)

44. ¡Gracias!
elena@coverwallet.com
@elenagbg