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REDES: Reconocimiento de Entidades Digitales: Enriquecimiento y Seguimiento mediante Tecnologías del Lenguaje

  • Autores: Luis Alfonso Ureña López, Andrés Montoyo Guijarro, María Teresa Martín Valdivia, Patricio Martínez Barco
  • Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 59, 2017, págs. 153-156
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • REDES: Digital Entities Recognition: Enrichment and Tracking by Language Technologies
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      El principal objetivo de este proyecto es el desarrollo de un modelo de integración capaz de definir y crear perfiles de entidades digitales. Estas entidades digitales incluirán no sólo las características básicas sino también sus rasgos lingüísticos y sociales, utilizando e integrando todas las fuentes de información disponibles. Concretamente se hará uso de tres tipos de fuentes en la Web: datos no estructurados, datos estructurados y datos abiertos enlazados. A partir de esta gran cantidad de información heterogénea, y mediante el diseño y desarrollo de herramientas, recursos y técnicas basadas en Tecnologías del Lenguaje Humano (TLH), se definirán y generarán entidades digitales entendidas como una estructura de información semántica donde encajar estos datos, con especial atención a las dimensiones espacial (ubicación geográfica) y temporal (variación de los datos que conforman la entidad a lo largo del tiempo).

    • English

      The main objective of this project is to develop an integration model able to define and create digital entities profiles. Such digital entities will include not only the basic, but also their linguistic and social features by means of using and integrating different information sources available. More specifically, three will be the Web sources: unstructured and structured data, but and also linked open data. Starting from this huge and heterogeneous amount of information, digital entities will be generated by means of the design and development of tools, resources and techniques based on NLP. Such entities will consist in a structure of semantic information where to place such data (with special attention to the spatial dimensions (geographical location) and temporal (variation of data that compose the entity during time).


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