Este informe trata sobre el procesamiento del lenguaje natural y cómo las máquinas pueden entender el lenguaje humano. Explica que el procesamiento del lenguaje natural permite aplicaciones como la traducción automática, el análisis de sentimientos y las búsquedas en Internet. Además, describe brevemente la historia del procesamiento del lenguaje natural y algunos casos cotidianos como la predicción de texto y la detección de spam. Por último, propone un caso práctico para analizar los sentimientos en debates ciudadanos usando datos
Logos, Framework de Inteligencia ArtificialEQ SOFT EIRL
Logos es un potente framework de Inteligencia Artificial, desarrollado enteramente bajo plataformas libres y sin costos ocultos se conveniente en la opción más conveniente para todas las empresas que desean entrar al mundo de la Inteligencia Artificial.
Procesamiento de lenguaje natural y Analítica de Texto - Primera parte.www.cathedratic.com
En este primer video sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural o PLN, explicamos la importancia de procesar la información no estructurada que existen en la redes sociales.
También nos enfocamos en describir los usos y beneficios de utilizar el PLN. En el video resaltamos el papel de la minería de textos para llevar las cosas un paso más allá, al extraer información precisa basada en mucho más que palabras clave.
El contenido del video es el siguiente:
1. ¿Qué es el PLN?
2. ¿Qué es la analítica de texto?
3. Importancia de la analítica de texto
4. Analítica de texto y experiencia del cliente
5. conclusiones
es una monografista sobre las inteligencias artificiales con referencias bibliográficas y un trabajo académico de investigación con base en fuentes de la nube que nos ayudo a realizar el trabajo.
eBook Nubiral _ GenAI Services_ tierra de oportunidades para las organizacion...Nubiral
Explora el potencial de la inteligencia artificial generativa (IA) y cómo las empresas pueden aprovecharla para impulsar su negocio. Conoce la importancia de adoptar esta tecnología tempranamente para obtener una ventaja competitiva.
A lo largo de este ebook conocerás diferentes casos de uso que te permitirán obtener valor agregado en tu compañía.
Además, conocerás las habilidades de la inteligencia artificial generativa, como la capacidad de entregar respuestas generativas y la comprensión del contexto para generar respuestas más coherentes y relevantes.
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Cómo crear un plan de medidas para impulsar la apertura y reutilización de da...Datos.gob.es
Esta infografía recoge los diferentes elementos que debe contener un Plan de medidas de impulso de la apertura y reutilización de datos abiertos. El objetivo es que las unidades responsables de la apertura puedan trazar una hoja de ruta factible de apertura de datos, que además permita su seguimiento y evaluación.
Más información: https://datos.gob.es/es/documentacion/como-elaborar-un-plan-de-medidas-de-impulso-de-la-apertura-y-reutilizacion-de-datos
8 guías para mejorar la publicación y el tratamiento del datoDatos.gob.es
Desde datos.gob.es hemos elaborado diferentes guías para ayudar a publicadores y reutilizadores a la hora de preparar los datos datos para su publicación y/o análisis. En esta infografía te resumimos el contenido de ocho de ellas.
Más información: https://datos.gob.es/gl/documentacion/tipo/guias-315
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Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0xWord escrito por Ibón Reinoso ( https://mypublicinbox.com/IBhone ) con Prólogo de Chema Alonso ( https://mypublicinbox.com/ChemaAlonso ). Puedes comprarlo aquí: https://0xword.com/es/libros/233-big-data-tecnologias-para-arquitecturas-data-centric.html
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta in...espinozaernesto427
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta intensidad son un tipo de lámpara eléctrica de descarga de gas que produce luz por medio de un arco eléctrico entre electrodos de tungsteno alojados dentro de un tubo de alúmina o cuarzo moldeado translúcido o transparente.
lámparas más eficientes del mercado, debido a su menor consumo y por la cantidad de luz que emiten. Adquieren una vida útil de hasta 50.000 horas y no generan calor alguna. Si quieres cambiar la iluminación de tu hogar para hacerla mucho más eficiente, ¡esta es tu mejor opción!
Las nuevas lámparas de descarga de alta intensidad producen más luz visible por unidad de energía eléctrica consumida que las lámparas fluorescentes e incandescentes, ya que una mayor proporción de su radiación es luz visible, en contraste con la infrarroja. Sin embargo, la salida de lúmenes de la iluminación HID puede deteriorarse hasta en un 70% durante 10,000 horas de funcionamiento.
Muchos vehículos modernos usan bombillas HID para los principales sistemas de iluminación, aunque algunas aplicaciones ahora están pasando de bombillas HID a tecnología LED y láser.1 Modelos de lámparas van desde las típicas lámparas de 35 a 100 W de los autos, a las de más de 15 kW que se utilizan en los proyectores de cines IMAX.
Esta tecnología HID no es nueva y fue demostrada por primera vez por Francis Hauksbee en 1705. Lámpara de Nernst.
Lámpara incandescente.
Lámpara de descarga. Lámpara fluorescente. Lámpara fluorescente compacta. Lámpara de haluro metálico. Lámpara de vapor de sodio. Lámpara de vapor de mercurio. Lámpara de neón. Lámpara de deuterio. Lámpara xenón.
Lámpara LED.
Lámpara de plasma.
Flash (fotografía) Las lámparas de descarga de alta intensidad (HID) son un tipo de lámparas de descarga de gas muy utilizadas en la industria de la iluminación. Estas lámparas producen luz creando un arco eléctrico entre dos electrodos a través de un gas ionizado. Las lámparas HID son conocidas por su gran eficacia a la hora de convertir la electricidad en luz y por su larga vida útil.
A diferencia de las luces fluorescentes, que necesitan un recubrimiento de fósforo para emitir luz visible, las lámparas HID no necesitan ningún recubrimiento en el interior de sus tubos. El propio arco eléctrico emite luz visible. Sin embargo, algunas lámparas de halogenuros metálicos y muchas lámparas de vapor de mercurio tienen un recubrimiento de fósforo en el interior de la bombilla para mejorar el espectro luminoso y reproducción cromática. Las lámparas HID están disponibles en varias potencias, que van desde los 25 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos autobalastradas y los 35 vatios de las lámparas de vapor de sodio de alta intensidad hasta los 1.000 vatios de las lámparas de vapor de mercurio y vapor de sodio de alta intensidad, e incluso hasta los 1.500 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos.
Las lámparas HID requieren un equipo de control especial llamado balasto para funcionar
En este documento analizamos ciertos conceptos relacionados con la ficha 1 y 2. Y concluimos, dando el porque es importante desarrollar nuestras habilidades de pensamiento.
Sara Sofia Bedoya Montezuma.
9-1.
3Redu: Responsabilidad, Resiliencia y Respetocdraco
¡Hola! Somos 3Redu, conformados por Juan Camilo y Cristian. Entendemos las dificultades que enfrentan muchos estudiantes al tratar de comprender conceptos matemáticos. Nuestro objetivo es brindar una solución inclusiva y accesible para todos.
2. datos.gob.es 2
Introducción
¿Por qué este informe?
Aplicaciones como la traducción automática de textos, el análisis de sentimiento en redes sociales, las
búsquedas que realizamos en Internet, la generación de resúmenes meteorológicos o las sencillas peticiones
que hacemos a nuestro altavoz inteligente, se apoyan en la tecnología de procesamiento del lenguaje
natural para ofrecernos los resultados que esperamos. El Procesamiento del Lenguaje Natural es hacer que los
ordenadores entiendan el lenguaje humano tanto hablado o en forma de texto. A lo largo de este informe
explicaremos en detalle la tecnología que consigue que las máquinas entiendan nuestro lenguaje.
Profundizaremos en casos de uso cotidianos y realizaremos un ejemplo práctico sobre un conjunto de datos
abiertos.
Mayo 2020
4. RED.ES Open Data Collections
Este informe se enmarca dentro de una colección más
amplia de recursos sobre tecnologías emergentes y
datos abiertos, cuyo objetivo es introducir en la
materia al lector mediante el empleo de casos de
uso prácticos, sencillos y reconocibles. Al mismo
tiempo, se pretende facilitar una guía de aprendizaje
práctica para aquellos lectores con conocimientos más
avanzados, que, mediante el desarrollo de un caso
práctico, puedan experimentar de forma autodidacta
con herramientas reales para el análisis y explotación
de datos abiertos.
datos.gob.es 4
Mayo 2020
5. datos.gob.es 5
Introducción
Mayo 2020
Las tecnologías digitales
del lenguaje son aquellas
capacidades, herramientas
informáticas y algoritmos
que hacen posible que las
máquinas puedan
entender y generar
expresiones en lenguaje
humano (escrito y hablado)
en múltiples idiomas.
Fuente: Plan de impulso a las Tecnologías del Lenguaje
El procesamiento del lenguaje natural es un campo híbrido entre la informática y la lingüística, que
utiliza diferentes técnicas, algunas de ellas basadas en Inteligencia Artificial, para interpretar el
lenguaje humano
6. datos.gob.es 6
Resumen
ejecutivo
El Procesamiento del Lenguaje Natural es hacer que las máquinas entiendan el lenguaje humano:
En este informe aprenderemos.
● A comprender los conceptos clave de las tecnologías que componen el Procesamiento del Lenguaje Natural (en
adelante NLP, por sus siglas en inglés)
● La estrecha relación entre los conjuntos de datos abiertos y el NLP.
● Cómo el Procesamiento del Lenguaje Natural está presente en nuestro día a día en tareas que consideramos
rutinarias y cotidianas. Veremos un ejemplo de total actualidad con aplicaciones del NLP en aplicaciones de
lucha contra la pandemia de la Covid-19.
● Entender la evolución histórica del NLP desde sus orígenes hasta nuestros días y su estrecha relación con la
Inteligencia Artificial.
● Analizaremos en detalle algunos casos de uso donde el NLP simplifica nuestras vidas. La predicción de texto
al escribir un nuevo email, la clasificación de textos en categorías o la generación de noticias falsas, son solo
algunos de los casos que se repasan en este informe.
● Mediante un caso práctico, demostramos la capacidad del NLP, para ayudarnos a entender los sentimientos y
reacciones de la gente durante las conversaciones mantenidas en debates (on-line) públicos ciudadanos.
Mayo 2020
7. datos.gob.es 7
Awareness
Conceptos
Clave
Un ordenador convencional basa su forma
de ”aprender” en codificar y decodificar
información digital binaria basada en ceros y
unos.Para que una máquina “entienda”
nuestro lenguaje, debemos de convertir el
texto en códigos binarios. Esto se conoce
como Text Encoding.
Métodos de convertir texto en códigos binarios:
1. Métodos sencillos – One Hot encodings
2. Métodos complejos y modernos basados en IA
– Word Embebddings
¿Cómo hacemos que las máquinas entiendan el lenguaje humano?
Mayo 2020
8. datos.gob.es 8
Awareness
Breve historia del
Procesamiento del
Lenguaje Natural
A finales de los años 80 comienzan a introducirse los
primeros algoritmos de machine learning. Los árboles de
decisión, por ejemplo, producían sistemas de reglas estrictas
similares a las diseñadas manualmente en la década anterior.
Mayo 2020
70 años de largo y arduo recorrido
Hasta 1980, la mayoría de los sistemas de procesamiento de
lenguaje natural se basan en conjuntos complejos de reglas
pre-definidas.
Con la progresiva democratización de los ordenadores
personales, se generaron más y más datos digitales de
entrada para entrenar a estos algoritmos, mejorando la
clasificación de textos, dando como resultado los filtros anti-
spam
A comienzos de la segunda década de los años 2000, se generaron más y más datos digitales de entrada para entrenar algoritmos. La
inteligencia artificial se impone como tecnología y conjunto de algoritmos para entender y generar lenguaje humano en texto y voz.
9. datos.gob.es 9
Inspire
Casos
cotidianos de
NLP
Mayo 2020
• La traducción de idiomas
• Clasificación de textos
• La conversión del lenguaje escrito al hablado
• La conversión del lenguaje hablado al escrito
• Detección de errores de escritura en textos
• Buscadores de información relacionada
• Predicción de texto
• Detectores de spam
Predicción de texto
Motores de búsqueda
en Internet que
anticipan la búsqueda
con tan solo unas
pocas leras
Clasificación de textos
Detección de spam (más del
95% de precisión)
Valoraciones de comentarios
de clientes en productos o
servicios on-line
1. Son rápidos y sencillos
2. Independientes Idioma
3. Muy precisos
Fake News
Noticias masivas falsas
Vídeos de personajes
públicos falsos o deep-
fakes
1. Open AI publica GPT-2
2. Capacidad de generar textos como un humano
completamente falsos e indetectables por no expertos
Awareness
Inspire
10. datos.gob.es 10
Action
Un caso
práctico:
análisis de
contenidos y
sentimiento en
debates
ciudadanos
El objetivo de este ejercicio práctico
es demostrar al lector la capacidad
que tiene un Sistema de
procesamiento del lenguaje natural
para “entender” el contenido de los
debates y analizar aquellos debates
que generan un sentimiento más
positivo y aquellos que generan
reacciones más negativas
En este caso de uso utilizaremos un
conjunto de datos disponible en el
catálogo de datos de datos.gob.es.
En particular utilizaremos la distribución de
Participación ciudadana. Debates y
propuestas accesibles desde el siguiente
enlace:
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http://decide.madrid.es
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