MeaningCloud participa en el primer Global Legal Hackathon

Global Legal Hackaton

Del 23 al 25 de febrero de 2018, se celebró la primera fase del primer Global Legal Hackaton (GLH). David Fisher, organizador del evento y fundador de la empresa tecnológica y legal Integra Ledger, estima que el GLH generará un gran impacto. No es una afirmación precipitada, ya que la participación global en el GLH se acerca a la que obtuvo un evento anterior organizado por la NASA y se ha considerado el mayor hackatón organizado hasta la fecha. Durante 54 horas, más de cuarenta ciudades de los seis continentes participaron simultáneamente. Los equipos estaban formados por ingenieros, juristas, abogados y empresarios y todos trabajamos con un objetivo en común: crear inicios de proyectos legales que puedan favorecer la mejora de la labor jurídica o el acceso a la Justicia a través de una app, un programa o software. Continuar leyendo


Nueva versión del modelo IAB en la API de Categorización Profunda

IAB - Interactive Advertising Bureau

El Interactive Advertising Bureau, también conocido por sus siglas IAB, es quizás la asociación más influyente en la industria de la publicidad en línea y, actualmente, reúne más de 650 empresas líderes del sector, que controlan el 86 % del mercado en los Estados Unidos. Con una fuerte presencia también en el resto del mundo industrializado, hoy en día IAB se ha convertido en un estándar referente para clasificación de contenidos, sobre todo en aquellos sectores fuertemente vinculados con la economía digital y los nuevos medios sociales.

De hecho, IAB promueve técnicas publicitarias como la segmentación por comportamiento, que permite orientar las campañas de marketing a usuarios específicos (según su edad, procedencia, orientación política, intereses, etc.) y aumentar así su eficacia. Por otro lado, el consorcio está avanzando en el ámbito de la publicidad geolocalizada, un área del marketing digital en auge gracias a la difusión masiva de los dispositivos móviles conectados a la red y al fuerte empuje del internet de las cosas. Continuar leyendo


Grabación del webinar: Packs Verticales, VoC, VoE

Gracias a todos por vuestro interés en nuestro webinar “Packs Verticales MeaningCloud: la manera más rápida de sacar partido a la analítica de texto” que celebramos el pasado 19 de diciembre y donde explicamos cómo personalizar la analítica de texto con solo un clic y presentamos nuestros Packs para el análisis de la Voz del Cliente y la Voz del Empleado.

En la sesión cubrimos estos puntos:

  • Introducción a la analítica de texto y a MeaningCloud.
  • ¿Por qué Packs Verticales? Valor que aportan.
  • En qué consisten los Packs: modelos, APIs, integraciones.
  • Packs disponibles: Voz del Cliente, Voz del Empleado.
  • Caso práctico: análisis de la Voz del Cliente
  • Futuros desarrollos: roadmap de producto.

IMPORTANTE: este artículo es un tutorial basado en la demostración que realizamos y que incluye los datos a analizar y los resultados del análisis.

¿Interesado? A continuación tienes la presentación y la grabación del webinar.

(This webinar was also delivered in English. Please find the recording here.)
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Acelera la rentabilidad de tu analítica de texto con nuestros Packs Verticales

En MeaningCloud hemos publicado nuestros primeros Packs Verticales.

Nuestro objetivo con ellos es proporcionaros el camino más rápido y de menor coste y riesgo para que rentabilicéis vuestras iniciativas de analítica de texto.

Modelos y diccionarios preelaborados

Habitualmente uno de los principales costes de los proyectos de analítica de texto reside en construir los modelos y diccionarios necesarios para adaptar las herramientas a cada escenario de aplicación y en MeaningCloud os lo hemos puesto siempre muy fácil gracias a las herramientas de personalización que incorpora el producto.

Pero para los que no disponen de los recursos para llevar a cabo esta adaptación, los Packs Verticales os la dan ya hecha para un conjunto de escenarios. Los Packs consisten en una serie de recursos preelaborados (diccionarios, modelos de categorización profunda, modelos de sentimiento) enfocados en una serie de escenarios habituales (análisis de la Voz del Cliente, de la Voz del Empleado, etc.) listos para su uso inmediato y que aportan una mejora en la precisión, cobertura y relevancia del análisis para esas aplicaciones.

Utilízalos desde nuestros complementos para Excel

Y para poneros más fácil el sacar partido de los Packs Verticales los hemos hecho accesibles a través de nuevos add-ins para Excel específicos, con soporte para las operaciones, modelos y análisis más útiles en cada vertical.

Si eres un responsable de Marketing  Soporte al Cliente o Recursos Humanos y tienes miles de comentarios de tus clientes o empleados para analizarregístrate en MeaningCloud, descárgate el correspondiente  add-in para Excel, pega tus verbatims en una hoja de cálculo, pulsa el botón pertinente de MeaningCloud y verás como tus comentarios se etiquetan automáticamente con categorías significativas para el análisis de la Voz del Cliente o del Empleado.
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Aplicaciones de la analítica de texto en el sector turismo

Entiende a tus visitantes, mejora tu oferta

El turismo es una de las actividades económicas de mayor volumen, con estadísticas que indican que la gente gasta más dinero en viajes que en mejoras de su vivienda, inversiones financieras o incluso salud.

Y la manera de hacer turismo está cambiando. Por ejemplo, cada vez se emplea más tiempo en investigar los detalles de un viaje usando un dispositivo móvil: en 2016 el 40% de las visitas a los sitios web sobre turismo de Estado Unidos llegaron desde un móvil y el 60% de las búsquedas de información sobre destinos se hicieron desde dispositivos móviles. Y de manera creciente el viajero consume y publica información sobre aspectos turísticos en agencias de viajes online, redes sociales o sitios de reseñas (TripAdvisor, Booking.com, etc.).

Las tecnologías de análisis semántico habilitan una nueva generación de aplicaciones contextuales que nos permiten aprovechar toda esa información y comunicarnos de manera más natural con ese turista hiperconectado, y que van desde el análisis de comentarios sociales hasta una comprensión del lenguaje natural que permite desarrollar asistentes y bots mucho más conversacionales.

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Grabación del webinar: Por qué necesitas Deep Semantic Analytics

El pasado día 12 de julio celebramos nuestro webinar “Por qué necesitas Deep Semantic Analytics”, donde explicamos cómo automatizar la comprensión profunda de documentos complejos. Gracias a todos por vuestro interés.

En la sesión cubrimos estos puntos:

  • Comprensión automática de documentos no estructurados.
  • En qué consiste Deep Semantic Analytics. Comparación con la analítica de texto convencional.
  • Dónde se puede aplicar.
  • Caso práctico: proceso de due diligence.
  • Cómo debería ser una buena solución de Deep Semantic Analytics.
  • Roadmap MeaningCloud en Deep Semantic Analytics.

IMPORTANTE: En este artículo, puedes encontrar una explicación más narrativa de algunos de los temas que tocamos, incluyendo el caso práctico sobre due diligence.

¿Interesado? A continuación tienes la presentación y la grabación del webinar.

(This webinar was also delivered in English. Please find the recording here.)
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Deep Semantic Analytics: un caso práctico

Cada vez son más habituales los escenarios donde se puede extraer un enorme valor del análisis del contenido no estructurado: desde las noticias sobre un sector o empresa hasta el procesamiento de contratos o expedientes médicos. Sin embargo, como sabemos, este contenido no se presta bien a su análisis automático.

La analítica de texto ha venido a cubrir esta necesidad, proporcionando herramientas potentes que nos permiten descubrir temas, menciones, polaridad, etc. en el texto en formato libre. Esto ha hecho posible conseguir un nivel inicial de comprensión y análisis automáticos de los documentos no estructurados, que ha habilitado una generación de aplicaciones semánticas sensibles al contexto en áreas como el análisis de la voz del cliente o la gestión del conocimiento.

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Por qué necesitas Deep Semantic Analytics (webinar)

Automatiza la comprensión profunda de documentos complejos

La Analítica de Texto convencional permite alcanzar un primer nivel de comprensión automática del contenido no estructurado, gracias a su capacidad para extraer menciones de entidades y conceptos, asignar categorías generales o identificar la polaridad de opiniones y hechos que aparecen en el texto. Sin embargo, estos elementos aislados de información no reflejan la riqueza informativa que proporcionan estos documentos e imponen limitaciones a la hora de encontrarlos, relacionarlos o analizarlos automáticamente.

Deep Semantic Analytics representa un paso más allá de la analítica de texto convencional al proporcionar prestaciones como la categorización granular a nivel de fragmento, la detección de patrones complejos y la extracción de relaciones semánticas entre los elementos de información del documento.

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Nueva Demo de Salud: etiquetado de medicamentos, síntomas, enfermedades y efectos adversos

Los documentos del dominio de la salud muestran un vocabulario y una estructura lingüística específicos. Si echamos un vistazo a las historias clínicas electrónicas (HCE), también denominadas historias clínicas informatizadas (HCI), vemos que también aparececen datos no estructurados (es decir, texto libre). Este texto libre contiene nombres extraños de medicamentos y enfermedades que son incluso difíciles de leer. Por todas estas razones, las técnicas de analítica de texto deben adaptarse al dominio de la salud. Hemos reunido una serie de recursos en una demo que muestra cómo MeaningCloud puede etiquetar nombres de medicamentos, síntomas, enfermedades, procedimientos, etc.

Accede a la demo gratuita: https://www.meaningcloud.com/health-demo

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