Corpus Viewer: una plataforma basada en PLN y Aprendizaje Automático para diseño e implementación de política pública

• Autores: Antonio Padilla Soler, Vanesa Soledad Gómez, David Pérez Fernández, Jerónimo Arenas García, Doaa Samy
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 63, 2019, págs. 193-196
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Corpus Viewer: NLP and ML-based Platform for Public Policy Making and Implementation
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    Corpus Viewer es un servicio en producción desarrollado por la Secretaría de Estado del Avance Digital dentro del marco del Plan de Impulso de Tecnologías del Lenguaje (Plan TL). Se basa en técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y Aprendizaje Automático para analizar datos estructurados y no-estructurados en grandes colecciones de documentos como las patentes, las publicaciones científicas de acceso abierto, los proyectos europeos, etc. El objetivo es ofrecer al decisor político y al gestor la posibilidad de navegar en el espacio de la información teniendo una visión de conjunto que le ayude a tomar decisiones basadas en conocimiento y evidencias. En este artículo, se describen las funcionalidades básicas de la plataforma enumerando las técnicas empleadas que incluyen, entre otros, modelados de tópicos y análisis de grafos.

  • English

    Corpus Viewer is a production service developed by the State Secretary for Digital Advancement (SEAD) within the framework of the National Language Technologies Plan (Plan TL), promoted by the same State Secretary. Corpus Viewer relies on Natural Language Processing (NLP), Machine Learning (ML) and Machine Translation (MT) to analyze structured metadata and unstructured textual data in large document corpora. The platform allows the decision maker and the policy implementer the possibility of analyze R&D&i information space (mainly patents, scientific publications and public aids) for evidence and knowledge-based policy making and implementation. In this paper, we describe the main functionalities of the platform and enumerate the techniques it is based on, which include a variety of methods like document topic modeling and graph analysis. |