Organizando Historias a partir de un Conjunto Masivo de Noticias Utilizando Inteligencia Artificial

  • Emanuel Orler
  • Ana G. Maguitman
  • Mariano Maisonnave
  • Axel J. Soto
  • Juan M. Suárez
  • Carlos A. Díaz
  • Santiago García Eleisequi
  • Franco Jofre
  • Sebastián Venturino
Palabras clave: Procesamiento de lenguaje natural, Agrupación de noticias, Corpus de noticias

Resumen

En este artículo se presenta un proyecto en ejecución en el marco de un Servicio Tecnológico de Alto Nivel (STAN) desarrollado por el Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (ICIC CONICET-UNS) para GlobalNews Group. Esta empresa, especializada en monitoreo y evaluación de medios, busca investigar soluciones innovadoras para analizar gran volumen de noticias recolectadas. El proyecto tiene como objetivo abordar desafíos en la organización de historias a partir de un conjunto masivo de noticias, utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático. Se exploran distintas estrategias de agrupación a nivel de historia y capítulo mediante el modelado semántico de noticias y técnicas de clustering. Además, se trabaja en la creación de un dataset de alta calidad, con el propósito de entrenar y mejorar los modelos desarrollados y aumentar la precisión y eficacia del sistema de organización de noticias.

Publicado
2024-09-11
Cómo citar
Orler, E., Maguitman, A., Maisonnave, M., Soto, A., Suárez, J., Díaz, C., García Eleisequi, S., Jofre, F., & Venturino, S. (2024). Organizando Historias a partir de un Conjunto Masivo de Noticias Utilizando Inteligencia Artificial. Memorias De Las JAIIO, 10(6), 73-76. Recuperado a partir de https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/992
Sección
JUI - Jornadas de Vinculación Universidad-Industria

Artículos más leídos del mismo autor/a