Científicos del centro promueven un número especial de la revista 'IEEE Computational Intelligence'
Los investigadores Alberto Bugarín y José María Alonso coordinan la publicación de un número monográfico sobre tecnologías Data-to-Text (D2T).
La revista IEEE Computational Intelligence Magazine, una publicación indexada en el 1º Cuartil del índice de impacto Journal Citation Reports (JCR) que cada año publica el Instituto para la Información Científica - Thomson Reuters, lanzó recientemente un número especial centrado en tecnologías Data-to-Text, una edición coordinada por los investigadores del CiTIUS Alberto Bugarín y Jose María Alonso (editor asociado de la revista), en colaboración con el Profesor de la Universidad de Aberdeen Ehud Reiter, una de las máximas autoridades en la materia a nivel mundial.
'Traduciendo' datos numéricos a descripciones en texto
La línea de investigación Data-to-Text tiene como objetivo desarrollar metodologías y técnicas que permitan la construcción automática de informes, narrativas y otros textos en lenguaje natural, usando diferentes técnicas de Inteligencia Artificial (IA).
Se trata de un ámbito en el que destacan especialmente las contribuciones realizadas por los investigadores del centro, especialmente en las áreas más próximas al desarrollo y aplicación de técnicas basadas en la lógica difusa; gracias a ellas, los científicos han obtenido avances significativos a la hora de mejorar el proceso de generación del lenguaje empleado por estas tecnologías.
La revista IEEE Computational Intelligence Magazine, una publicación indexada en el 1º Cuartil del índice de impacto Journal Citation Reports (JCR) que cada año publica el Instituto para la Información Científica - Thomson Reuters, lanzó recientemente un número especial centrado en tecnologías Data-to-Text, una edición coordinada por los investigadores del CiTIUS Alberto Bugarín y Jose María Alonso (editor asociado de la revista), en colaboración con el Profesor de la Universidad de Aberdeen Ehud Reiter, una de las máximas autoridades en la materia a nivel mundial.
'Traduciendo' datos numéricos a descripciones en texto
La línea de investigación Data-to-Text tiene como objetivo desarrollar metodologías y técnicas que permitan la construcción automática de informes, narrativas y otros textos en lenguaje natural, usando diferentes técnicas de Inteligencia Artificial (IA).
Se trata de un ámbito en el que destacan especialmente las contribuciones realizadas por los investigadores del centro, especialmente en las áreas más próximas al desarrollo y aplicación de técnicas basadas en la lógica difusa; gracias a ellas, los científicos han obtenido avances significativos a la hora de mejorar el proceso de generación del lenguaje empleado por estas tecnologías.