Proyectos finalistas del I Hackathon de Tecnologías del Lenguaje

Proyectos finalistas del I Hackathon de Tecnologías del Lenguaje en 4YFN (MWC 2017)

Proyectos finalistas

Proyecto: 'GeoDomain Tagging', del equipo DonoSIA (Urko Larrañaga)

Esta herramienta pretende facilitar la búsqueda de contenidos de interés para los usuarios. Para ello, identifica el dominio y el país, y lo vincula con el texto (que puede ser una sola frase o un documento entero). Para identificar el país, se ha generado un listado de entidades y su correspondiente relación con los países existentes.

Acceso al código de la aplicación: DonoSIA

Proyecto: 'De cómo convertir la lectura en un juego’, del equipo Cogni-Play (IBM)

Está dirigida a niños que estén aprendiendo a leer. La herramienta les ayuda a adquirir vocabulario y mejorar la memoria y concentración. Mide dimensiones como la velocidad de lectura (se presentan párrafos de la lectura y el niño decide cuándo aparece el siguiente) y la comprensión del texto (se puede ver la definición y pronunciación de una palabra que no entienda). También presenta retos.

Acceso al código de la aplicación: Cogni-Play

Proyecto: ‘Asistente social para mayores’, del equipo Cogniteam (IBM Global Services España)

Este chatbot propone una solución que compatibilice el lenguaje natural con el lenguaje técnico presente en prospectos médicos. El chat interactúa con pacientes de la tercera edad, que toman medicamentos a diario. La solución escucha a la persona e interpreta sus estados (dolores de cabeza, cansancio, etc.) y contrasta con los prospectos médicos si pueden ser debidos a efectos secundarios de la medicación. De la misma forma, avisaría al paciente sobre recomendaciones alimenticias o físicas del medicamento.

Acceso al código de la aplicación: Cogniteam

Proyecto: ‘¿Me das alguna idea sobre…?’, del equipo vicom-nlp (Fundación Vicomtech)

Se trata de una aplicación para la extracción de información y el reconocimiento de entidades nombradas y expresiones temporales. Localiza eventos en localizaciones geográficas y fechas determinadas, y propone hoteles y restaurantes. La aplicación surge de la necesidad de acceder de forma natural a la información contenida en repositorios OpenData. Su objetivo es que el usuario visualice información sin el uso de interfaces en los que tiene que configurar búsquedas.

Acceso al código de la aplicación: Vicom-nlp

Proyecto: ‘DanaVoice’, del equipo Arico (Alexis Rico)

Se trata de un chatbot pensado exclusivamente para su uso en el coche. Se centra en la automatización de tareas comunes que no requieran atención visual del conductor, utilizando instrucciones procesadas vía lenguaje natural (controlar la música, responder a conversaciones de mensajería instantánea o realizar consultas avanzadas al dar órdenes en lenguaje natural).

Acceso al código de la aplicación: ARico

Proyecto: ‘Detección de conceptos biomédicos en español sobre el corpus EMEA’, de Santiago de la Peña (Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas)

El proyecto plantea la extracción de conceptos biomédicos en español sobre el corpus EMEA, ya que existen numerosos sistemas en lengua inglesa pero apenas en español. Permitiría la anotación de enfermedades, partes del cuerpo, síntomas, procedimientos o fármacos, usando herramientas lingüísticas como Freeling y GATE. Compondría un punto de partida para la minería de todo tipo de textos biomédicos, tanto literatura como historiales clínicos. Este proyecto superó la fase I, pero no pudo asistir a Barcelona a la final.

Acceso al código de la aplicación: TeMUC

Proyecto: ‘Recuperación de Información, clustering documental no supervisado, linked data’, de Arturo Montejo (Universidad de Jaén)

Propone un sistema de búsqueda de las patentes más relevantes en un periodo de tiempo concreto y en función de la producción científica relacionada. Posiciona los documentos según los temas de mayor relevancia científica en el periodo establecido. Además, propone un segundo enfoque en el que se asocian patentes y artículos mediante la aplicación de técnicas de clustering no supervisado, de modo que se enlazan patentes con la bibliografía pertinente a través de los clusters identificados. Este proyecto superó la fase I, pero no pudo asistir a Barcelona a la final.

Acceso al código de la aplicación: SINAI

Descargas