Colaborador everis crea nueva metodología Data Driven para analizar complejidad de textos
Jueves, 18 julio, 2019

Nuestro Data Scientist, Diego Palma ha publicado un paper donde propone una nueva metodología basada en data-driven para evaluar la complejidad de un texto.

En su trabajo “A data-driven methodology to assess text complexity based on syntactic and semantic measurements” revisa cómo han existido diversos intentos por analizar la dificultad de un texto, pero no han considerado la coherencia y cohesión. Así, este enfoque “es capaz de evaluar la complejidad de un texto basado en la coherencia textual y coherencia al unir mediciones semánticas y patrones sintácticos”.

Para el análisis nuestro colaborador utilizó los textos escolares chilenos de diferentes niveles y de ciencias sociales, humanidades y literatura y ciencias naturales, evaluando un total de 1.395 textos. Durante el análisis se desarrolló un prototipo computacional usando SPACY y librerías disponibles en Python.

El experimento demostró que “el enfoque tiene un poder predictivo, y que las técnicas de Inteligencia Artificial pueden utilizar el enfoque para generar predicciones más precisas”.

Este trabajo será presentado además en IHIET 2019, Conferencia Internacional sobre la Interacción Humana & Tecnologías emergentes que se realizará el próximo 22, 23 y 24 de agosto en Niza, Francia. Palma será parte de la sesión sobre Interacción Humano-Computador junto a especialistas de Alemania, Japón, Austria y China.