Webinar (AI TechTalk): Enlazando entidades en bbdd con estructuras diversas
Descubriremos cómo se pueden enlazar entidades mencionadas cuando la estructura de la base de conocimiento es nueva o desconocida ¡Apúntate!
Acerca de este evento
Estrenamos temporada de webinars 2022 ofreciendo contenido de valor para que no dejes de aprender y lo hagas en todas las áreas y con los mejores expertos y expertas. Y en esta ocasión, primera Tech Talk del año: Enlazando Entidades mencionadas en Texto a Bases de Conocimiento con Estructuras Diversas con Miguel Ballesteros, Principal Applied Scientist en Amazon Web Services (AWS) ¿Te lo vas a perder?
SOBRE LA CHARLA
Entity linking (enlazar entidades nombradas) es la tarea de enlazar entidades mencionadas en texto a una base de conocimiento (KB). En esta charla, voy a hablar de cómo se pueden enlazar entidades mencionadas cuando la estructura de la base de conocimiento es desconocida o nueva para el sistema o usuario.
El método que voy a presentar utiliza modelos de lenguaje (como BERT) y convierte las entradas de la base de conocimiento en cadenas de caracteres con múltiples atributos.
Para mejorar la capacidad de encontrar entidades nombradas en bases de conocimiento desconocidas utilizamos dos métodos basados en posicionamiento aleatorio de los atributos así como la capacidad de modelar atributos totalmente nuevos y con semántica variada. En la charla presentaré experimentos con corpora en Inglés pero estos métodos no deberían tener limitaciones para funcionar en otras lenguas.
Los resultados pueden encontrarse en este paper (https://aclanthology.org/2021.naacl-main.65.pdf) presentado en la conferencia NAACL’21 (North American Chapter of the Association for Computational Linguistics – https://2021.naacl.org/) en Junio de 2021.
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PONENTE: MIGUEL BALLESTEROS
Miguel es científico informático / lingüista computacional y trabaja en la intersección del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. Trabaja en varias áreas del procesamiento del lenguaje natural donde su principal especialización han sido los problemas de predicción estructurada, como el análisis sintáctico y semántico. Además, ha explorado otras áreas que incluyen etiquetado de secuencias, traducción automática, análisis de redes sociales, aprendizaje multitarea, resumen y modelado de lenguaje.
Actualmente es Principal Applied Scientist en Amazon Web Services (AWS) en la ciudad de Nueva York. Previamente trabajó en (1) IBM, en (2) Carnegie Mellon University y en (3) Universitat Pompeu Fabra. Miguel impartió cursos de pregrado y posgrado tanto en la Universidad Carnegie Mellon como en la Universitat Pompeu Fabra. A finales de 2012, Miguel obtuvo su doctorado en la Universidad Complutense de Madrid, que incluyó dos estancias de investigación en la Universidad de Uppsala.
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/miguel-ballesteros-5a860542/
Web: http://miguelballesteros.com
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