Investigadoras de México, América y Europa
Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural
Películas, medicina, ética, psicología, ingeniería de software, minería de textos, etc.
Aprendizaje automático y profundo, generación de textos, análisis de sentimientos, desambiguación, etc.
En los últimos años el Procesamiento de Lenguaje Natural se ha consolidado como una área interdiciplinaria cuyo objetivo es identificar los mecanísmos que permitan a las computadoras procesar, manipular y hasta entender el lenguaje humano en todas sus dimensiones y modalidades: escrito, hablado, de señas, etc; ya sea de forma explícita como sería el lenguaje textual o implícito como en el caso de comunicación de sentimientos o estilos de escritura. Hoy ya disfrutamos de varios avances del campo: como búsquedas de internet, recomendación de contenidos, reconocimiento de voz y traducción automática entre lenguas.
El objetivo de la escuela es acercar a los participantes al Procesamiento de Lenguaje Natural, a la investigación nacional y discutir sobre el futuro del campo a nivel nacional e inernacional. Para esto la escuela consiste de talleres introductorios, pláticas de investigación y páneles de discusión.
Está será la quinta edición de la escuela de verano/otoño de Procesamiento de Lenguaje Natural organizada por miembros de la RedTTL de CONACYT y la AMPLN. La primera y segunda edición de la escuela fue en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) (2015 y 2016), en 2018 se organizó en la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) unidad Cuajimalpa y en 2019 en el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional
Ediciones anteriores:
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Descripción
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Panel de discusión sobre la actualidad y las tendencias del Procesamiento del Lenguaje Natural en México.
13:00 am - 14:00 pmZoom A
Actualmente investigadora posdoctoral en URPP Language and Space, University of Zurich, Suiza. Mis intereses de investigación abarcan el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), la lingüística cuantitativa, el tratamiento de lenguas de bajos recursos digitales.
Soy un estudiante de doctorado de tercer año en la Universidad de Copenhague. Trabajo en la Sección de Aprendizaje Automático de la Facultad de Ciencias de la Computación y formo parte de CoAStal, un equipo de Investigación del Procesamiento del Lenguaje Natural. A lo largo de mi doctorado, he trabajado principalmente en mejorar los sistemas de conversación, tanto en términos de calidad general y precisión, como en su capacidad de generalizar a otros dominios. Durante el último año de mi doctorado, he estado trabajando en mejorar dichos sistemas en términos de confianza y equidad, al introducir métodos para: 1) diagnosticar “bias” en los modelos de PLN y 2) mejorar la forma en que evaluamos los métodos de interpretación.
Actualmente estoy estudiando el tercer año de doctorado en el Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación, en el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas, IIMAS-UNAM. Mi trabajo tiene como objetivo la generación de planes de tratamientos candidatos enfocado en pacientes con enfermedades cardiovasculares. Mis áreas de interés son Inteligencia artificial aplicado a salud, redes generativas y procesamiento de lenguaje natural.
Meliza Contreras Gonzalez es licenciada y maestra en ciencias de la computación por parte de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, actualmente se encuentra estudiando el doctorado en ingeniería del lenguaje y del conocimiento y se encuentra desarrollando el tema modelo semántico para la comprensión lectora.
Especialista en el estudio crítico de la IA, trabaja en proyectos relacionados con las dimensiones éticas y sociales de la tecnología. Es la líder de investigación del grupo de trabajo de Ética de la Agenda Nacional de IA (México) y parte activa de la discusión sobe IA en México. Sofía es doctora en Matemáticas por la Universidad de Warwick, Reino Unido, y ha trabajado como investigadora en la Universidad de São Paulo, Brasil, y en Imperial College London, Reino Unido.
Thamar Solorio es Profesora Asociada al Departamento de Ciencias de la Computación del a Universidad de Houston. Ella es directora del Laboratorio de Investigación en Entendimiento del Texto y Análisis del Lenguaje. Sus intereses de investigación incluyen construir tecnología para datos con mezcla de lenguajes, extracción de información en datos de redes sociales. Recientemente ella ha comenzado a trabajar más en la combinación de evidencia multimodal para problemas como la predicción de género o preferencias de la audiencia con respecto a películas.
Soy una estudiante de tecer año de doctorado en Paris 13 University y Commissariat à l'Énergie Atomique (CEA). Trabajo en aprendizaje profundo en el laboratorio CEA LIST NANO INNOV, con el equipo de Procesamiento de Lenguaje Natural. Mi investigación está enfocada en obtener de forma automática resumenes de grandes colecciónes de artículos médicos. Además, trabajo en la evaluación de resumenes astractivos basados en el contenido de relevancia entre el resumen obtenido y el correspondiente escrito por un humano.
Belém Priego es profesora-investigadora del Departamento de Sistemas de la Universidad Autónoma Metropolitana unidad Azcapotzalco. Su principal área de investigación es la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, centrándose en lingüística computacional, procesamiento de lenguaje natural, inteligencia artificial.
Soy estudiante de la Universidad Autónoma Metropolitana unidad Cuajimalpa, actualmente me encuentro terminando la Licenciatura en Tecnologías y Sistemas de Información. Soy miembro del grupo de investigación Lenguaje y Razonamiento de la UAM Cuajimalpa. Mi principal proyecto se relaciona con el procesamiento de lenguaje natural e inteligencia artificial.
Estudiante de doctorado en el Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la computación (UNAM). Mi investigación actual incluye el procesamiento y análisis de textos almacenados en repositorios de proyectos de software. Dentro de mis intereses se encuentran la investigación de factores humanos y la aplicación de técnicas de machine learning para estudiar la productividad en el desarrollo de software.
Actualmente soy asistente de investigación en el Idiap Research Institute y estudiante de doctorado de último año en la École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) en Suiza. Mi principal área de investigación es la traducción automática neuronal (NMT). Mi thesis doctoral trata sobre la inclusión de discurso y contexto en la traducción. Antes, realizé pasantias de investigacion en Google AI y Microsoft Research. Mi interés es en general el entendimiento del lenguaje a través del aprendizaje automático.
Graduada de ingeniería en sistemas en el año 2013, Docente en la Universidad de Camagüey, Cuba del 2013- 2017, Cursé estudios de Maestría en el INAOE del 2017-2019. En la actualidad, me desempeño como estudiante de doctorado del INAOE en la cordinación de Ciencias Computacionales.
Ingeniero en Sistemas Computacionales, actualmente estudiante de la maestría en Ciencias en Ingeniería y Tecnologías Computacionales en el CINVESTAV unidad Tamaulipas. Mi trabajo de investigación se enfoca en la desambiguacion de topónimos, consiste en eliminar ambigüedades en los nombres de lugares tomando como base la forma en la que los humanos resolvemos este problema.
Estudiante de segundo año de doctorado en La Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, durante la maestría trabajó con ontologías sobre desórdenes del habla y actualmente su investigación es sobre análisis de emociones en textos históricos del siglo XVII y XVIII.
Egresada de la maestría de ciencias de la computación de la Benemérita Universidad de Puebla y actualmente estudiante del doctorado en ingeniería del lenguaje y del conocimiento en la misma institución. Trabaja temas de análisis de texto, fundamentalmente la semiautomatización de procesos implicados en la creación de ontologías.
Doctora en Informática por la Universidad Politécnica de Valencia, España y por la Universidad de Turin, Italia. Actualmente soy profesora en la División de Ciencias e Ingenierias de la Universidad de Guanajuato, Campus León. Entre mis intereses de investigación se encuentran el análisis de sentimientos y la detección de ironía en textos de redes sociales.
Agradecemos el apoyo de Tech at Bloomberg su aportación hizo posible escalar el evento de nuestro plan original de decenas a cientos de participantes ¡Muchas gracias!
