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Nuevas Tecnologías

Red neuronal analiza la semántica en documentos para extraer datos importantes para estudios

Por Jorge QuijijeSep 6, 20182 minutos de lectura
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Las redes neuronales, además de servir para crear nombres originales de cerveza artesanal y detectar la corrupción pública, también puede ser desarrollada para ayudarnos en nuestras investigaciones y estudios, tomando notas de documentos y destacando partes importantes del mismo para ahorrarnos tiempo.

Al menos eso es lo que sugiere un nuevo estudio de la Academia de Ciencias de China (CAS, por sus siglas en inglés), quienes han creado un modelo basado en una red neuronal convolucional (CNN) con el objetivo de extraer fragmentos de información a partir de un documento y tomar anotaciones del mismo.

En la publicación, los expertos establecen el término ‘documento con conocimiento’, para hacer referencia a un documento que cuenta con diversos fragmentos de información relevante, como conceptos, características de un determinado tema o la relación que existe entre diferentes entidades.

En el artículo se menciona a GeoNames, Wikipedia, WordNet, entre otros, como plataformas que sirven como base para el conocimiento en línea, pero al compararlas con algunas plataformas de redes sociales, los investigadores consideran que tienen información muy limitada.

Ahora bien, los fragmentos y la información recopilada por la red neuronal también pudieran ser utilizados para crear servicios de recuperación de datos o incluso de preguntas y respuestas. En este sentido, los investigadores crearon un modelo de red neuronal capaz de analizar la semántica en un documento, así como también determinar si existe información relevante o no en él, para posteriormente extraer fragmentos de información.

De esta forma, este modelo de red neuronal ofrece una alternativa de gran valor para tomar notas de documentos, que lejos de utilizar mecanismos de software complicados, simplemente ahora mucho tiempo. Asimismo, lograron crear funciones manuales y mostraron un modelo de clasificación para completar las tareas del modelo.

Los planes a futuro del equipo de investigación pasan por la construcción de bases de datos de investigación mucho más completas que las soluciones existentes actualmente, además de contribuir a la creación de servicios que puedan ofrecer respuestas rápidas a las consultas de los usuarios en tiempo real.

Referencia: Hierarchical Neural Network for Extracting Knowledgeable Snippets and Documents. arXiv:1808.07228v1 [cs.CL]. DOI: arxiv.org/abs/1808.07228

Inteligencia Artificial Investigación Redes Neuronales Semántica

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