Etcheverry Méndez Mathías
DATOS PERSONALES Y ACADÉMICOS |
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Grado 2 / Facultad de Ingenieria / Instituto de Computación |
Contacto |
Email: mathiase@fing.edu.uy / Teléfono: 092274678 |
Área disciplinar |
Tecnologica |
Disciplina / Subdisciplina |
Disciplina sin especificar / Subdisciplina sin especificar |
Mayor nivel académico |
Maestria, Udelar (año 2016) |
Link a web personal |
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Link a CVUY |
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Pertenece al SNI |
No pertenece |
Pertenece al PEDECIBA |
No pertenece |
DATOS DEL PROYECTO DE DEDICACIÓN TOTAL |
Título del Plan de Actividades |
Reperesentaciones distribuidas de palabras y relaciones jerárquicas. |
Palabras clave |
No especifica ninguna palabra clave |
Resumen Publicable |
La línea de investigación que pretendo seguir está enmarcada en el área de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y se centra en las representaciones vectoriales de las palabras (en inglés “word embeddings”). Particularmente, se propone intentar discernir las distintas relaciones de la semántica léxica entre pares de palabras a partir de las representaciones vectoriales y/o información de corpus. Las relaciones léxicas son fundamentales para la comprensión del lenguaje y útiles en la práctica para la resolución de tareas de PLN. Los recursos léxicos existentes son de cobertura limitada y en general no contienen terminología reciente (ej. “tuit”). Además, su elaboración manual requiere de gran esfuerzo humano. Por este motivo resulta de interés distinguir las relaciones entre las palabras de forma automática mediante modelados semántico distribucionales. Las representaciones vectoriales de palabras consiste en representar mediante vectores de reales de dimensión arbitraria a partir de la información de ocurrencia de las palabras en un corpus, bajo la hipótesis de que las palabras pueden ser caracterizadas mediante su uso. Existen diversos métodos para construir representaciones vectoriales de palabras, en muchos casos con resultados comparables. Más allá de la amplia aplicabilidad y reportes de éxito en tareas PLN, no se conoce completamente la información semántica que estas representaciones aportan. Este es una motivación adicional para estudiar las relaciones de la semántica léxica en las representaciones vectoriales de palabras. |
Grado y Fecha de Ingreso al RDT |
Grado 2 / Desde: 2020-04-01 |
Programa: Científico Proveniente del Exterior |
El cargo NO se enmarca en este programa |
Participa de Grupo Autoidentificado |
No participa de ningún grupo autoidentificado |
Observaciones |
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DOCUMENTACIÓN ADJUNTA |
Curriculum Vitae |
Aún no se ha cargado el CV. |
Último informe de renovación |
Aún no se ha cargado el último informe de renovación. |
Producción Académica |
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