Dos TFGs que trabajan en la creación de un corpus de hojas de evolución anotadas por polaridad, un clasificador para detectar polaridad de futuras notas y un sistema generador de resúmenes en base a plantillas como 'baseline' para la generación automática de Informes de Alta
Dos TFGs que trabajan en la creación de un corpus de hojas de evolución anotadas por polaridad, un clasificador para detectar polaridad de futuras notas y un sistema generador de resúmenes en base a plantillas como 'baseline' para la generación automática de Informes de Alta
Presentación usada en taller de "presentaciones efectivas o cómo evitar la muerte por powerpoint", impartido dentro del Plan de Actualización Docente y del Master en Docencia Universitaria de la Universidad de Huelva
Personal Branding para Profesores Universitarios.
Curso impartido dentro del Plan de Actualización Docente y del Master en Docencia Universitaria de la Universidad de Huelva
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
Presentación usada en taller de "presentaciones efectivas o cómo evitar la muerte por powerpoint", impartido dentro del Plan de Actualización Docente y del Master en Docencia Universitaria de la Universidad de Huelva
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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
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.
Inteligencia Artificial y Ciberseguridad.pdfEmilio Casbas
Recopilación de los puntos más interesantes de diversas presentaciones, desde los visionarios conceptos de Alan Turing, pasando por la paradoja de Hans Moravec y la descripcion de Singularidad de Max Tegmark, hasta los innovadores avances de ChatGPT, y de cómo la IA está transformando la seguridad digital y protegiendo nuestras vidas.
2. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Estructura de la presentación
La Rábida, 15 de enero de 2009 2
3. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Estructura de la presentación
La Rábida, 15 de enero de 2009 3
4. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Motivación
Sobrecarga de información (crecimiento exponencial)
Sólo MEDLINE, 16 Mill. referencias, 2000-4000 añadidas diariamente.
Necesidad de resúmenes, aparte del abstract
Abstract pierden información (Kostoff et al., 2004)
No existe el resumen ideal, percepción subjetiva (Cohen, 2005)
Medicina basada en la evidencia
“uso consciente, explícito y juicioso de la mejor evidencia disponible
para la toma de decisiones en el cuidado de nuestros pacientes
“(Sackett et Al., 1996).
“… Los médicos no tienen tiempo para desplazarse a través de texto
largo. Necesitan alcanzar el recurso adecuado la primera vez, la
información en ese recurso necesita ser fácilmente encontrada y toda
la información debe estar ahí” (Ely et al., 2002)
En este entorno, los resúmenes de texto juegan un papel
relevante
La Rábida, 15 de enero de 2009 4
5. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Estructura de la presentación
La Rábida, 15 de enero de 2009 5
6. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Conceptos básicos
¿Qué es un resumen de texto?
“a text that is produced from one or more texts, that contains a
significant portion of the information in the original text(s), and
that is no longer than half of the original text(s)” (Hovy, 2005)
¿Qué es un resumen de texto automático?
“to take an information source, extract content from it, and
present the most important content to the user in a condensed
form and in a manner sensitive to the user's or application's
needs” (Mani & Maybury, 1999)
GAR es un proceso de reducción de la información, que
permite a un usuario: tomar idea o conocer el contenido de un texto
completo, sin tener que leer todas sus frases, obtener la información
relevante.
La Rábida, 15 de enero de 2009 6
7. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Conceptos básicos
Para generar resúmenes existen dos enfoques:
El enfoque extractivo:
selecciona y extrae frases o partes de ella del texto original, ordenadas
por relevancia para el usuario.
resulta muy robusto y fácilmente aplicable.
Inconveniente: Inconsistencia (refer. Anafóricas) y desequilibrio
La Rábida, 15 de enero de 2009 7
8. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Conceptos básicos
El enfoque abstractivo:
engloba técnicas de procesamiento del lenguaje natural,
más complejo pues necesita un conocimiento léxico, gramatical y
sintáctico del dominio, para modelar semánticamente el
conocimiento y a partir de éste ser capaz de generar un resumen.
La Rábida, 15 de enero de 2009 8
9. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Estructura de la presentación
La Rábida, 15 de enero de 2009 12
10. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Conocimiento en el dominio biomédico: UMLS
SPECIALIST Lexicon
Proyecto NLM Unified Medical Language System (UMLS):
Objetivo, desarrollo de herramientas que ayuden a investigadores en la
representación del conocimiento, recuperación e integración de información
biomédica.
UMLS Knowledge Sources (bases de datos multipropósito)
Herramientas Software (programas)
Tres componentes principales:
SPECIALIST Lexicon: Colección de elementos léxicos (>200.000) con información
gramatical y variantes linguisticas.
“Anaesthetic” (Anestesia, anestésico)
{base=anesthetic spelling_variant=anaesthetic entry=E0330018 cat=noun
variants=reg variants=uncount }
{base=anesthetic spelling_variant=anaesthetic entry=E0330019 cat=adj
variants=inv position=attrib(3) position=pred stative }
La Rábida, 15 de enero de 2009 13
11. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Conocimiento en el dominio biomédico: UMLS
Metathesaurus
Metathesaurus:
recopila más de 100 cada concepto
vocabularios y terminologías asignado a uno o
médicas, más tipos semánticos
de los 135 existentes
cada término (>5M) asociado a
un concepto (>1.5M)
términos relacionados entre sí
(p.ej., sinónimos) (16M relaciones)
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12. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Conocimiento en el dominio biomédico: UMLS
UMLS Semantic Network
UMLS Semantic Network: que forma una ontología con los 135
tipos semánticos que la componen y los 54 tipos de relaciones
entre los tipos.
La Rábida, 15 de enero de 2009 15
13. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Estructura de la presentación
La Rábida, 15 de enero de 2009 17
14. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Propuesta de generación del resumen
Nuestra propuesta consiste en la
generación automática de resúmenes
de texto:
De carácter extractivo
A partir de una representación del
docum. original en un grafo
Centrada en conceptos del ámbito
biomédico
Usa la frecuencia de aparición
La Rábida, 15 de enero de 2009
15. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Propuesta de generación del resumen
Fase I: Generación del grafo
Identificación de sentencias
Identificación de conceptos UMLS
Fase II: Aplicación del algoritmo de similitud
Obtención del Solape de conceptos entre frases
Fase III: Aplicación de algoritmo de ranking
A partir de peso obtenidos por similitud
Fase IV: Creación del resumen
Selección de nodos/frases más significativas
La Rábida, 15 de enero de 2009 19
16. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Propuesta de generación del resumen
Fase I. Generación del grafo
1.1 Identificación de frases
Neurofibromatosis type 2 (NF2) is Frase 1
often not recognised as a distinct
entity from peripheral
neurofibromatosis. NF2 is a
predominantly intracranial condition
whose hallmark is bilateral vestibular
schwannomas. NF2 results from a
mutation in the gene named merlin,
located on chromosome 22.
Frase 2
Frase 3
[Uppal, S., and A. P. Coatesworth. “Neurofibromatosis Type 2.”Int J Clin Pract, 57, no. 8, 2003, pp. 698--703.]
La Rábida, 15 de enero de 2009 20
17. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Propuesta de generación del resumen
Fase 1. Generación del grafo
1.2 Identificación de conceptos UMLS
Neurofibromatosis type 2 (NF2) is Frase 1
often not recognised as a distinct
entity from peripheral
neurofibromatosis. NF2 is a
predominantly intracranial condition
whose hallmark is bilateral vestibular
schwannomas. NF2 results from a
mutation in the gene named merlin,
located on chromosome 22.
Frase 2
Frase 3
MMTx-API
La Rábida, 15 de enero de 2009 21
18. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Propuesta de generación del resumen
Fase 2. Aplicación de algoritmo de similitud
2. Similitud conceptual, solape entre frases, como “recomendación” de una frase
de dirigirse a otras que tratan y abundan los mismos conceptos (Mihalcea y
Tarau, 2004).
Variante: Nº de conceptos comunes entre nodos, normalizado
Frase 1 Frase 2
Frase 3
Grafo resultante, altamente conectado con pesos en las aristas
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19. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Propuesta de generación del resumen
Fase 3. Aplicación de algoritmo de ranking
3. Algoritmo de Ranking, referencias entre nodos y/o conceptos tratadas como
'votos' para decidir el elemento más importante (Brin y Page, 1998)
Frase 1 Frase 2
Frase 3
La Rábida, 15 de enero de 2009 23
20. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Propuesta de generación del resumen
4. Creación del resumen
4. Selección de nodos/frases más significativas o relevantes
Frase 1 Frase 2
Frase 3 Neurofibromatosis type 2 (NF2) is often
not recognised as a distinct entity from
peripheral neurofibromatosis.
Los nodos de mayor puntuación definirán las frases a incluir en resumen. El
número de frases se basa en un porcentaje del total previamente definido o todas
las frases con relevancia superior a un umbral.
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21. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Propuesta de generación del resumen
Herramienta prototipo
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22. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Estructura de la presentación
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23. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Evaluación
Corpus de sólo 4 textos médicos (BioMed Central)
Inexistencia de Corpus disponibles.
Document Understanding Conference.
Evaluaciones humanas vs Evaluaciones
automáticas
ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting
Evaluation) (Lin y Hovy, 2003)
Herramienta de evaluación automática basada en la comparación
de N-gramas entre resúmenes candidatos y resúmenes modelo
La Rábida, 15 de enero de 2009
24. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Evaluación
Medida F para ROUGE-1 Medida F para ROUGE-2 Medida F para ROUGE-SU4
con parámetros DUC con parámetros DUC con parámetros DUC
Sistemas con los que nos comparamos
Parámetros usados en DUC
Métricas seleccionadas orientadas a sistemas multidocumento
Nuestro sistema obtiene muy buenos resultados
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25. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Evaluación
Parámetros por defecto en ROUGE
Todas las métricas ROUGE son evaluadas
Nuestro sistema obtiene muy buenos resultados, sobre todo para
N-gramas pequeños (Mayor densidad de conceptos relevantes)
La Rábida, 15 de enero de 2009
26. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Estructura de la presentación
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27. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Conclusiones
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28. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Temas abiertos
Elaboración u obtención de un corpus evaluable
Evaluación
QARLA, Basic Elements, Método Pirámide, DUC…
Integrar relaciones semánticas obtenidas por SemRep
Tratamiento multidocumento
Visualización en dispositivos móviles
Mejora de la consistencia e interpretabilidad del resumen
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29. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Estructura de la presentación
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30. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
Contrribuciones
de la Villa, M., Maña, M. “Estableciendo una línea base para un generador de resúmenes
extractivo basado en conceptos en el ámbito biomédico”. Artículo seleccionado para ser
publicado en el número 42 de la revista de la Sociedad Española para el Procesamiento del
Lenguaje Natural (ISSN 1135-5948) (Abril 2009)
Cortizo Pérez, J. C., Gachet, D., Buenaga, M. de, Maña, Puertas, E., M., de la Villa, M.
“Extending PubMed on Tap by means of MultiDocument Summarization”. Second International
Workshop on User-Centric Technologies and applications MADRINET’08. (Salamanca, Oct.
2008).
Buenaga, M. de, Gachet, D., Maña, M., de la Villa, M., Mata J. “Clustering and Summarizing
Medical Documents to Improve Mobile Retrieval”. Poster en el Workshop on Mobile
Information Retrieval de SIGIR 2008(MobIR’08) (Singapore, Julio de 2008).
de la Villa, M., Maña, M. “Una propuesta de generación de resúmenes extractiva y semántica
en el ámbito biomédico”. Comunicación en el Seminario de Tecnologías Lingüísticas “Técnicas
de extracción y visualización de información: aplicación en la construcción de portales
especializados” (Soria, Julio de 2008).
Cortizo Pérez, J. C., Gachet, D., Buenaga, M. de, Maña, M., de la Villa, M. “Mobile Medical
Information Access by means of Multidocument Summarization based on Similarities and
Differences”. Poster en el Mobile NLP Workshop de ACL 2008 (Columbus, Ohio, Junio de
2008).
La Rábida, 15 de enero de 2009 36
31. Una propuesta de generación de resúmenes extractiva basada en conceptos en el ámbito biomédico
manuel.villa@dti.uhu.es
http://www.uhu.es/manuel.villa
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