Archivo de categorías: Webinars

Entradas sobre webinars de MeaningCloud.

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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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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Grabación del webinar: Incorpora la analítica de texto más avanzada a tus modelos predictivos

El pasado día 26 de abril presentamos nuestro webinar “Incorpora la analítica de texto más avanzada a tus modelos predictivos”, en el que presentamos nuestra nueva Extensión MeaningCloud para RapidMiner. Gracias a todos por vuestro interés.

En la sesión cubrimos estos puntos:

  • Plataformas analíticas. Introducción a RapidMiner.
  • Analítica de texto. Introducción a MeaningCloud.
  • Combinando analítica de texto y datos. Extensión MeaningCloud para RapidMiner.
  • Demo caso práctico.
  • Escenarios de aplicación.
  • En qué se diferencia esta Extensión.
  • Roadmap de producto.

IMPORTANTE: En este tutorial, puedes encontrar los datos que analizamos durante el webinar, junto a los workflows y modelos que aplicamos.

¿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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Grabación del webinar: ¿Cuándo usar las diferentes herramientas de Analítica de Texto?

El pasado día 7 de febrero presentamos nuestro webinar “Clasificación, extracción de topics, clustering… ¿Cuándo usar las diferentes herramientas de Analítica de Texto?”. Gracias a todos por vuestro interés.

En la sesión cubrimos la siguiente agenda:

  • Introducción a la analítica de texto.
  • ¿Qué escenarios de aplicación se pueden beneficiar más de la analítica de texto? Análisis de la conversación, visión de 360º, contenidos inteligentes, gestión del conocimiento, e-discovery, cumplimiento normativo… Beneficios y retos.
  • ¿Para qué sirven las diferentes funciones de la analítica de texto? Extracción de información, categorización, clustering, análisis de sentimiento, análisis morfosintáctico… Descripción, demostración y aplicaciones.
  • ¿Qué características debería poseer una herramienta de analítica de texto? ¿Es todo cuestión de precisión? ¿Cómo mejorar la calidad?
  • Un vistazo al roadmap de MeaningCloud.

IMPORTANTE: En este tutorial, puedes encontrar los datos que analizamos durante el webinar.

¿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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Clasificación, extracción de topics, clustering… ¿Cuándo usar las diferentes herramientas de Analítica de Texto? (webinar)

Cómo sacar partido de la tecnología de analítica de texto para tu negocio

text analytics

La mayoría de la información útil para las organizaciones está “enterrada” en forma de texto no estructurado (documentos, interacciones en el contact center, conversaciones sociales…). La analítica de texto nos ayuda a estructurar esos datos y convertirlos en información útil. Pero ¿qué herramientas de analítica de texto son las más adecuadas en cada caso? ¿Cuándo debería utilizar extracción de información y cuándo categorización o clustering? ¿Qué aplicaciones se pueden beneficiar más de la analítica de texto? ¿Cuáles son los retos?

Regístrate en este webinar de MeaningCloud el martes 7 de febrero a las 17:00 h. (CET) y descubre respuestas a estas y otras preguntas, usando ejemplos prácticos.

ACTUALIZACIÓN: este webinar ya ha tenido lugar. Ver la grabación aquí.

(This webinar has been delivered in English too, see the recording here.)


Aprende a desarrollar clasificadores de texto a medida (grabación del webinar)

El pasado día 4 de octubre presentamos nuestro webinar “Aprende a desarrollar clasificadores de texto a medida con MeaningCloud”. Gracias a todos por vuestra asistencia.

Empezamos presentando cómo realizar clasificación de texto con MeaningCloud y por qué es necesario desarrollar modelos a medida que se adapten al cada escenario concreto de aplicación. El grueso de la exposición consistió en utilizar un caso práctico (análisis de críticas de restaurantes) para mostrar cómo se pueden desarrollar esos modelos usando nuestro producto.

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Aprende a desarrollar clasificadores de texto a medida (webinar)

Descubre en este webinar como usar las herramientas de MeaningCloud para crear modelos de clasificación totalmente adaptados a tu escenario

Una de las preguntas más habituales que recibimos a través de nuestra línea de soporte es cómo hacer una clasificación de texto según taxonomías específicas de la aplicación. Por ejemplo, alguien que necesite analizar llamadas en el contact center y respuestas abiertas a encuestas de un banco puede estar interesado en clasificar esos mensajes según los diferentes tipos de productos y servicios de la entidad (depósitos, préstamos, hipotecas, etc.) o la naturaleza de la interacción (petición de información, contratación, reclamación, etc.).

Clasificación a medida

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Un análisis de sentimiento a tu medida (grabación del webinar)

El pasado día 3 presentamos nuestro webinar “Implementa un análisis de sentimiento totalmente a tu medida con MeaningCloud”. Gracias a todos por vuestra asistencia.

Después de una breve introducción a MeaningCloud y al funcionamiento de su add-in para Excel desarrollamos un ejemplo práctico de análisis de sentimiento en un dominio concreto (críticas de restaurantes) y mostramos cómo las herramientas de personalización de MeaningCloud se pueden utilizar para aumentar la exactitud del análisis:

  • Incorporando atributos relevantes del dominio y enfocando el análisis alrededor de ellos, mediante la creación de diccionarios personales de entidades y conceptos.
  • Especificando la polaridad de las expresiones en el dominio en función del contexto, gracias a la creación de modelos personales de sentimiento.

En conjunto, estas herramientas permiten a nuestros usuarios una gran autonomía en la personalización de MeaningCloud y ponen el análisis de sentimiento de la mayor calidad al alcance de todo el mundo.

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Grabación del webinar: 10 formas de aumentar los beneficios de los medios utilizando metadatos

Ayer celebramos nuestro webinar “10 formas de aumentar los beneficios de los medios utilizando metadatos”, con la participación como invitado de Mario Tascón, experto en transformación digital de medios.

A continuación tenéis acceso a la documentación y a la grabación del webinar.

Y como complemento, haciendo clic en el siguiente enlace podéis descargaros el e-book inédito “Contenidos Inteligentes – 10 formas de aumentar los beneficios de medios y otros editores utilizando metadatos”, donde se discuten en más detalle los contenidos del webinar.

Esperamos que os guste.

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Un análisis de sentimiento totalmente a tu medida con nuestra nueva herramienta de personalización

La adaptación al dominio es lo que marca la diferencia entre un análisis de sentimiento bueno y uno excepcional. Hasta ahora las posibilidades de adaptar el análisis de sentimiento de MeaningCloud a tu contexto se cifraban en utilizar diccionarios personales -para crear nuevas entidades y conceptos que la API de Sentiment Analysis utilizara para realizar su análisis basado en aspectos- o en solicitar a nuestro departamento de Servicios Profesionales que desarrollara un modelo de sentimiento a tu medida.

Sentiment Models buttonCon la publicación de Sentiment Analysis 2.1 incorporamos una nueva herramienta de personalización orientada a la creación de modelos de sentimientos personales. Esta herramienta utiliza a fondo nuestra tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural para permitiros ser autónomos y desarrollar -sin necesidad de programar- potentes motores de análisis de sentimiento adaptados a vuestras necesidades.

Otras herramientas para personalizar el análisis de sentimiento disponibles en el mercado permiten esencialmente definir “bolsas de palabras” con polaridad positiva o negativa. Nuestras herramientas van mucho más allá y hacen posible

  • Definir el papel de una palabra como vector de polaridad (contenedor, negador, modificador), permitiendo usar lemas para incorporar fácilmente las variantes de cada palabra
  • Especificar casos particulares de la polaridad de una palabra, dependiendo del contexto en el que aparece o de la función morfosintáctica que desempeña en cada caso
  • Definir expresiones multipalabra como elementos prioritarios en la evaluación de polaridad
  • Gestionar el modo en que estos modelos personales de polaridad complementan o sustituyen a los diccionarios generales de cada idioma.

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