Detección automática del plagio (y 2). Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Detección automática del plagio (y 2)

En esta segunda y última parte, Paolo Rosso, de la Universitat Politècnica de València, finaliza su introducción a las técnicas disponibles para la detección automática del plagio.

Las dos partes comprenden los siguientes puntos:

Algunas definiciones
Plagio o reuso
Detección del plagio
El plagio en la investigación

Aquí continuaremos viendo cuáles son las dificultades a las que ha de enfrentarse cualquier solución al problema como la paráfrasis o los cruces entre idiomas.

Más tarde, veremos algunas competiciones de investigadores relativas al plagio, para terminar con un caso concreto y curioso, un estudio sobre la reutilización de texto en las publicaciones en congresos y revistas científicas.

Aunque el texto original de las diapositivas está en inglés, el audio y las anotaciones están en español. Así mismo, te invitamos a leer la transcripción ampliada (también en pdf) para apoyar los conceptos expuestos en el vídeo.

Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Detección automática del plagio. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Detección automática del plagio

En esta lección, primera de dos partes, Paolo Rosso, de la Universitat Politècnica de València, nos introduce en las técnicas disponibles para la detección automática del plagio.

Las dos partes comprenden los siguientes puntos:

Algunas definiciones
Plagio o reuso
Detección del plagio
El plagio en la investigación

En esta primera parte, Paolo Rosso nos lleva hasta la detección del plagio en sus dos vertientes:

Comparación externa
Análisis intrínseco

Aunque el texto original de las diapositivas está en inglés, el audio y las anotaciones están en español. Así mismo, te invitamos a leer la transcripción ampliada —en la siguiente lección— para apoyar los conceptos expuestos en el vídeo.

Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Módulo 6: Plagio y autoría. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Módulo 6: Plagio y autoría

Dentro de las TLH, un área de creciente interés y de aplicación en ámbitos tan importantes como la educación es la detección del plagio y la autoría. En este módulo vamos a comprobar cómo se abordan actualmente y los resultados que se están obteniendo.

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Social Observer Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Social Observer

Yoan Gutiérrez y Javier Martínez son dos investigadores del grupo de Procesamiento del Lenguaje Natural de la Universidad de Alicante, y principales responsables de la puesta en marcha de Social Observer, una herramienta de monitorización de Twitter. Su intención es detectar, en tiempo real, tendencias basadas en la opinión sobre los más variopintos eventos o entidades.

El ejemplo, más allá del uso de unas u otras técnicas lingüísticas, es una muestra de aplicación de la investigación a la realidad social del momento.

Referencias

Interactúa con Social Observer.

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Detección de la ironía (y 2). Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Detección de la ironía (y 2)

Paolo Rosso finaliza su exposición sobre el estado actual de la tarea de detección automática de la ironía en textos.

Aquí puedes consultar la transcripción completa de esta serie de vídeos (también en pdf).

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Detección de la ironía. Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Detección de la ironía

Paolo Rosso, de la Universidad Politécnica de Valencia, nos introduce en la detección automática de la ironía en un texto. La ironía tiene un papel importante a la hora de determinar la polaridad en al análisis de sentimientos y de la opinión.

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Sistemas de recomendación Francisco Javier Cervigon Ruckauer

Sistemas de recomendación

Arturo Montejo Ráez, de la Universidad de Jaén, nos explica qué es un sistema de recomendación basado en PLN. A todos nos suena el término "fidelización" o alguna vez hemos buscado la opinión de otros a la hora de comprar un producto, sea por Internet, sea en una tienda física. Veamos las líneas generales de cómo se construye un sistema de este tipo aprovechando las TLH.

Aquí puedes consultar la transcripción del vídeo (también en pdf).

Este material se basa en

Recommender Systems Handbook, Ricci, F.; Rokach, L.; Shapira, B.; Kantor, P.B. (Eds.) 2011,ISBN 978-0-387-85819-7

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