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TIN2017-89351-R

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FINANCIAL TEXT ANALYTICS IN SPANISH: TOOLS AND LANGUAGE RESOURCES

EL ANALISIS AUTOMATICO DEL CONTENIDO DE TEXTOS ES LO QUE SE DENOMINA TEXT ANALYTICS (MORENO & REDONDO 2016), TIENE UN CAMPO DE APLICACION MUY AMPLIO, DESDE EL ANALISIS DE COMENTARIOS EN LAS REDES SOCIALES HASTA EXTRACCION DE INFOR... ver más

01/01/2017

UAM

42K€

Presupuesto del proyecto: 42K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3186

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2017-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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Participantes

UAM

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3186

Presupuesto del proyecto 42K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL ANALISIS AUTOMATICO DEL CONTENIDO DE TEXTOS ES LO QUE SE DENOMINA TEXT ANALYTICS (MORENO & REDONDO 2016), TIENE UN CAMPO DE APLICACION MUY AMPLIO, DESDE EL ANALISIS DE COMENTARIOS EN LAS REDES SOCIALES HASTA EXTRACCION DE INFORMACION DE TEXTOS LEGALES, MEDICOS O FINANCIEROS, EL RETO PARA ESTOS SISTEMAS ES ENTENDER EL CONTENIDO DE LAS EMISIONES LINGUISTICAS Y MOSTRAR LA INFORMACION RELEVANTE, PARA CONSEGUIR LOS OBJETIVOS SE EMPLEAN DIFERENTES TECNICAS, DESDE METODOS ESTADISTICOS (DATA MINING) HASTA PROCEDIMIENTOS BASADOS EN REGLAS, NUESTRA APROXIMACION SE BASA EN EL METODO CLASICO DE LA LINGUISTICA COMPUTACIONAL: MEDIANTE REGLAS Y LEXICONES ESPECIFICOS DEL DOMINIO, ANOTAMOS LA INFORMACION RELEVANTE EN LOS TEXTOS NO ESTRUCTURADOS, PARA POSTERIORMENTE ANALIZARLA CUALITATIVA Y CUANTITAVAMENTE CON HERRAMIENTAS DE LINGUISTICA DE CORPUS (LYNEAL Y WMATRIX), ESTA PROPUESTA INTEGRA LA EXPERIENCIA DE DOS EQUIPOS RECONOCIDOS INTERNACIONALMENTE, EL LABORATORIO DE LINGUISTICA INFORMATICA DE LA UAM (LLI-UAM) Y EL UNIVERSITY CENTRE FOR COMPUTER CORPUS RESEARCH ON LANGUAGE (UCREL) DE LA U, DE LANCASTER, DURANTE MAS DE DOS DECADAS ESTOS EQUIPOS HAN DESARROLLADO DE MANERA INDEPENDIENTE PROGRAMAS Y CORPUS PARA EL TRATAMIENTO DE TEXTO, EL PRINCIPAL OBJETIVO DE ESTA PROPUESTA ES INTEGRAR EL ESPAÑOL DENTRO DE LAS HERRAMIENTAS DESARROLLADAS POR UCREL, PARA UTILIZARLAS EN EL ANALISIS DE TEXTOS FINANCIEROS, EN CONCRETO, DE LAS MEMORIA ANUALES DE LAS EMPRESAS, CON ESE OBJETIVO, SE RECOPILARA UN CORPUS DE TEXTOS FINANCIEROS EN ESPAÑOL, QUE SERA ANOTADO CON UNA NUEVA VERSION DEL SEMANTIC TAGGER DE UCREL, LOS TEMAS DEL PROYECTO Y SUS RESULTADOS SE ENMARCAN PLENAMENTE DENTRO DEL RETO 7 "ECONOMIA Y SOCIEDAD DIGITALES", POR CUANTO QUE AYUDAN A PROCESAR Y ENTENDER CONTENIDOS FINANCIEROS EN FORMATO DIGITAL, LAS TECNOLOGIAS LINGUISTICAS ESTAN INCLUIDAS DENTRO DE UN PLAN ESTRATEGICO DE LA AGENDA DIGITAL PARA ESPAÑA, LOS RESULTADOS SON DE INTERES PARA SU TRANSFERENCIA INDUSTRIAL, A TRAVES DE APLICACIONES INFORMATICAS Y SERVICIOS DESARROLLADOS Y COMERCIALIZADOS POR ENTIDADES DE INVESTIGACION COMO EL INSTITUTO DE INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO, LOCALIZADA DENTRO DEL CAMPUS DE LA UAM, EN LA QUE COLABORAN DOS DE LOS INTEGRANTES DE EQUIPO, CORPUS FINANCIERO\LINGÜÍSTICA COMPUTACIONAL\LEMATIZACIÓN\ANOTACIÓN SEMÁNTICA\PARSING

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