N

Producto

Año

1

Dos artículos en revistas internacionales de alto prestigio relacionados con la construcción de los recursos y la extracción de características con aprendizaje profundo

2

2

Dos artículos en revistas internacionales de alto prestigio relacionados con el sistema de recomendación mejorado con perfil de autor y el sistema de análisis de opiniones en el ámbito político y la administración pública.

3

3

Cinco tesis de maestría y/o doctorado.

3

4

Dos artículos en revistas internacionales de alto prestigio relacionados con los métodos desarrollados para el análisis de veracidad y la identificación de perfil de autor.

1

5

Prototipo de sistema computacional para análisis de opiniones usando análisis de veracidad.

3

6

Modelos de aprendizaje automático adecuados para análisis de veracidad en fuentes de información masiva en internet.

2

7

Arquitecturas neuronales basadas en redes recurrentes para extracción de características relevantes de textos.

1

8

Arquitecturas neuronales basadas en redes convolucionales para extracción de características relevantes de textos.

1

9

Modelos de aprendizaje automático adecuadas para la identificación de perfiles del autor de mensajes de redes sociales.

2

10

Corpus etiquetado con la veracidad del texto, es decir, si el texto representa una información cierta.

1

11

Corpus etiquetado con perfiles de autor (género, rango de edad, variedad del lenguaje).

1

12

Recursos léxico (lexicón) con palabras claves que ayudan a identificar el sociolecto del autor de un texto.

1

13

Prototipos de sistemas computacionales de recomendación mejorados con información de perfiles de autor de redes sociales.

3

N

Actividad

Mes

Año 1

1

Estudio de la nueva bibliografía y recursos existentes. Revisión de los criterios de volumen de textos necesarios para ser utilizados en aprendizaje profundo

1

2

Identificar fuentes textuales y etiquetarlas manualmente con perfil del autor (género, edad, lenguaje nativo) de acuerdo con metadatos de redes sociales

2

3

Generar un corpus controlado de opiniones veraces y ficticias, usando crowdsourcing

3

4

Vectorización de palabras, frases y de documentos mediante técnicas conocidas: word2vec, GloVe, fasttext, doc2vec, entre otras

4–5

5

Implementación de técnicas basadas en aprendizaje profundo con redes neuronales convolucionales (CNNs) para generar modelos de representación vectorial de documentos

6–8

6

Implementación de técnicas basadas aprendizaje profundo con redes neuronales recurrentes (RNNs) para generar modelos de representación vectorial de documentos

9–11

7

Presentación del corpus elaborado y las técnicas en congresos internacionales. Elaboración artículos para ser publicados en revistas indexadas

12

Año 2

1

Experimentos con las dos arquitecturas de aprendizaje profundo: CNNs y RNNs para generar modelos de análisis de veracidad

1–3

2

Evaluación de características y parámetros de los algoritmos

3

3

Evaluación de los resultados obtenidos con estas técnicas mediante en el corpus desarrollado

4

4

Elaboración de un artículo relacionado con el modelo generado para análisis de veracidad para ser publicado en revista indexada

5

5

Experimentos con las dos arquitecturas de aprendizaje profundo: CNNs y RNNs, para identificación de perfiles de autor

6–8

6

Evaluación de características y parámetros de los algoritmos

8

7

Evaluación del sistema desarrollado en la competencia internacional de perfilado de autor del PAN

9–10

8

Elaboración de un artículo relacionado con el modelo generado para identificación de perfiles de autor para ser publicado en revista indexada

11

9

Organización de una taller de difusión sobre técnicas de aprendizaje profundo para procesamientos de lenguaje natural y presentación resultados obtenidos

12

Año 3

1

Construir un sistema de recomendación base utilizando análisis de sentimientos sobre los datos textuales

1

2

Mejorar el sistema de recomendación base utilizando la información del perfil de autor como característica adicional

2–3

3

Evaluación del sistema de recomendación mejorado con perfiles de autor un corpus (benchmark) conocido

4

4

Obtención de datos textuales de redes sociales en tiempo real (Streaming) para realizar el análisis de opiniones en el ámbito político

5–6

5

Etiquetado automático de la veracidad de los mensajes mediante los modelos generados en la etapa anterior

7

6

Desarrollo de una interfaz gráfica para el análisis de los resultados

8–9

7

Elaboración de dos artículos relacionados con los sistemas computaciones de aplicación: el sistema de recomendación mejorado y el sistema de análisis de opiniones

10–11

8

Organización de una taller de difusión sobre técnicas de aprendizaje profundo para procesamientos de lenguaje natural y presentación resultados obtenidos

12