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Acerca de César De Pablo

Senior software engineer at MeaningCloud. I felt in love with language fifteen years ago. Since then, learning every day a bit about natural and artificial languages, big data and building ideas into software.

Migrando desde Textalytics: API de Corrección y Análisis Lingüístico

Recientemente hemos publicado y actualizado en MeaningCloud dos de las funcionalidades que faltaban por migrar desde Textalytics:

  • Correción automática de textos que permite revisar la ortografía, gramática y estilo de tus textos en varios idiomas: Español, Inglés, Francés e Italiano.
  • Análisis língüístico detallado incluyendo lematización, análisis morfológico y sintáctico también para múltiples idiomas. En este caso además de Español, Inglés, Francés e Italiano también está disponible para Portugués y Catalán.

Todos los usuarios de Textalytics tienen acceso a MeaningCloud usando el mismo correo y clave que ya tenían. Si no recuerdas tu contraseña, puedes renovarla en este enlace.

Desarrolladores que usan las API de Textalytics de Corrección Automática o de Lematización y Análisis Morfológico y Sintáctico

Si eres usuario de las anteriores funcionalidades y deseas migrar a MeaningCloud, puedes hacerlo ya. Puedes seguir los siguientes pasos:

  1. Actualiza el punto de acceso en tus peticiones para usar MeaningCloud, tanto el formato de la petición como el de la respuesta no cambian. Recuerda que puedes usar tanto HTTP como HTTPS.
    API Textalytics MeaningCloud
    Spell, Grammar and Style Proofreading 
    https://textalytics.com/core/stilus-1.2
    		 
    http://api.meaningcloud.com/stilus-1.2
    Lemmatization, POS and Parsing API 
    http://textalytics.com/core/parser-1.2
    		 
    http://api.meaningcloud.com/parser-1.2
  2. Comprueba tu clave de licencia en MeaningCloud y asegúrate de que usas la licencia correcta (y única) como valor del parámetro ‘license key’ en todas las llamadas. Puedes cortar y pegar tu licencia desde la sección Licenses en los detalles de tu cuenta o desde la página de inicio para desarrolladores.

Como siempre, si tienes dudas o problemas no dudes en escribirnos a support@meaningcloud.com. En cualquier caso y para garantizar la transición sin problemas de las aplicaciones que las usan, todos los puntos de acceso de las APIs de Textalytics permaneceran operativos hasta el 1 de junio de 2015.

TV Social con Análisis Semántico y Big Data

Recientemente hemos participado en la conferencia Big Data Spain con una charla titulada «Real time semantic search engine for social TV streams». En esta charla resumimos nuestra experiencia en el área de Analítica de Medios Sociales, donde estamos combinando tecnologías de análisis semántico y de procesamiento de flujos de datos (streams) en tiempo real para entender las redes sociales y en concreto la TV Social

La TV Social es un fenómeno en claro crecimiento ya que cada vez es más frecuente el uso de redes sociales mientras vemos la televisión. Por ejemplo, Twitter ya reportaba el año pasado que en Reino Unido más de un tercio de todos los comentarios durante el primetime eran sobre lo que pasaba en la pantalla del televisor. Hace semanas, Facebook reivindicaba su lugar en la TV social afirmando que el volumen de comentarios privados sobre TV en su plataforma era 5 veces mayor. Esta red social ha empezado también a ofrecer hashtags e incluso una nueva API, Keywords Insight, para que algunos socios tengan acceso a estadísticas agregadas de las conversaciones dentro de los muros de Facebook.

A medida que el número de usuarios que acaban comentando su programa favorito de TV en las redes sociales con amigos o extraños, las cadenas han empezado a hacer uso de estas herramientas para participar en la conversación. Durante el último año se ha incrementado el número de programas que hacen uso de hashtags oficiales, a veces incluso varios durante una sola emisión. Más allá de la búsqueda del trending topic, los que con mayor éxito han experimentado fomentan incluso la participación de presentadores o actores durante la emisión del programa. En España, «Salvados» o «Pesadilla en la Cocina» son ejemplo de lo primero y la serie «Isabel» para el caso de los actores.   

Aunque no hay nada nuevo en el hecho de socializar alrededor del contenido de la tele, la posibilidad de medir y de destilar estos comentarios sí que es característico del nuevo contexto. Además, esta conversación no se produce al día siguiente sino que su impacto es inmediato. Todo esto se suma para abrir un nuevo abanico de posibilidades para espectadores, radiodifusores y las grandes marcas. Los usuarios han encendido la mecha de la TV Social ya que les conecta con amigos y el resto de la audiencia.  Es a la vez una forma de sentirse parte del programa y al mismo tiempo de involucrarse más. Por tanto, las herramientas que faciliten organizar y comprender la conversación son de especial interés para el espectador social. Para el resto de espectadores, incluso para aquellos que solo participan leyendo, es una forma de generar tanto recomendaciones sociales. Otro uso interesante es que analizar la conversación social permite contextualizar contenido relevante y relacionado con el programa como información sobre los actores, personajes o cualquier otro concepto del que se hable en la pantalla grande.

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