La Asociación Internacional para los Sistemas Difusos (IFSA, por sus siglas en inglés) ha concedido uno de los tres premios internacionales IFSA Journal Best Paper Award a un trabajo desarrollado íntegramente en el CiTIUS (Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes da USC), en el que los científicos del centro compostelano abordan el papel de las descripciones lingüísticas de datos en la construcción de sistemas de generación de lenguaje natural.

Según el investigador Alberto Bugarín, que ayer recogía el premio en Praga, «en esta línea de trabajo hemos integrado dos áreas científicas que, hasta hace muy poco, eran prácticamente unas completas desconocidas entre sí: la comunidad de Inteligencia Computacional y la de Generación de Lenguaje Natural».

Precisamente dentro de esta última se encuentra la disciplina Datos a texto (‘Data to text’ o ‘D2T’), en la que los científicos del CiTIUS llevan tiempo trabajando; entre sus ejemplos de aplicación figura la herramienta GaliWeather: un sistema de ‘traducción automática’ de modelos numéricos a texto que desde hace años está integrado en la página web de MeteoGalicia, el servicio público de información meteorológica de la comunidad gallega.

Los responsables de la IFSA (una federación de asociaciones formada por 16 sociedades científicas mundiales del ámbito de la inteligencia computacional) han concedido el premio en reconocimiento al desarrollo de este trabajo para facilitar la interacción entre investigadores en Generación de Lenguaje Natural e Inteligencia Computacional, muy especialmente en el campo de la Lógica Borrosa en sistemas de conversión de datos a texto.

El tema fue también objeto principal de estudio en la tesis del primer autor del artículo, Alejandro Ramos, que ha recibido también numerosos premios en los últimos años; entre otros, el Best PhD Award a nivel europeo y el Premio Nacional de Investigación SCIE - Fundación BBVA

Referencias

A. Ramos-Soto, A. Bugarín, S. Barro

On the role of linguistic descriptions of data in the building of natural language generation systems

Fuzzy Sets and Systems, Volume 285,2016, Pages 31-51 https://doi.org/10.1016/j.fss.2015.06.019

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