UNIVERSIDAD DE ALICANTE

El Conseller de Educación ha mantenido un encuentro en la UA para conocer de primera mano los avances de este grupo de investigación

José Ciscar, Conseller de Educación, Formación y Empleo de la Generalitat Valenciana, ha mantenido un encuentro esta mañana en la Universidad de Alicante, con el grupo de investigación “Procesamiento del Lenguaje Natural y Sistemas de Información” que dispone de la ayuda Prometeo de la Generalitat Valenciana, para el desarrollo del proyecto DIIM: Desarrollo de técnicas inteligentes e interactivas de minería de textos. Ciscar, acompañado de José Miguel Savall, director general de Universidad, ha sido recibido por los vicerrectores Jesús Pradells, Aranzazu Calzada y , junto a unas treinta personas entre investigadores, doctores, doctorándoos, personal en formación y técnicos.

El grupo de investigación, que lidera el profesor Manuel Palomar, ha presentado varias herramientas cuya aplicación conlleva gran impacto social y económico, entre las que se encuentran MONEI, que permite a empresarios y emprendedores realizar búsquedas de estudios de mercado específicas sobre sectores y actividades de negocio concretas, , que analiza automáticamente las opiniones que sobre determinados temas se generan en Twister, sistemas de recuperación de información geográfica o el proyecto europeo Forst, sobre simplificación de textos para adaptarlos a las necesidades del lector.

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UNIVERSIDAD DE ALICANTE

La herramienta “ Observer” se estrenó ayer con el seguimiento del debate Rajoy-Rubalcaba

El grupo de investigación de Procesamiento del Lenguaje y Sistemas de Información de la Universidad de Alicante, ha desarrollado la herramienta , para analizar automáticamente las opiniones que, sobre determinados temas, se generan en Twitter.

La novedosa herramienta se aplicó ayer por primera vez, con motivo del seguimiento del debate político de entre Mariano Rajoy y Alfredo Pérez Rubalcaba. Según los investigadores, “esta herramienta realiza un análisis automático de la opinión que se manifiesta en los tweets de la red social Twitter sobre un tema concreto. El análisis consiste en detectar el carácter positivo o negativo del tweet con respecto al tema de estudio”. En el caso del debate político de ayer la herramienta analizó más de 150.000 tweets con el siguiente resultado: para Mariano Rajoy estableció que el 62% de los tweets eran positivos mientras que para Alfredo Pérez Rubalcaba fue el 59%.

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