Archivo de categorías: Categorización

Ya disponible el nivel 3 de la taxonomía de contenidos de IAB en nuestra API de Categorización Profunda

IAB - Interactive Advertising BureauEl marketing digital se está convirtiendo, a pasos agigantados, en un pilar fundamental en los planes empresariales de prácticamente todos los modelos de negocio. Los métodos se refinan y la búsqueda de la conexión entre marca y usuario espera ser cada vez más precisa: un anuncio afín ya no es suficiente, ahora debe aparecer en el momento y el lugar adecuados. En esta tarea, la categorización resulta una herramienta clave. 

Por ello, en MeaningCloud hemos mejorado nuestro modelo de categorización de IAB en inglés integrado en nuestra API de Categorización Profunda

  • Añadiendo el nivel 3 de la taxonomía de contenidos a las categorías de categorización.
  • Mejorando la precisión de las categorías preexistentes.
  • Incluyendo los identificadores únicos definidos por el propio IAB para cada una de las categorías. 

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La comunicación en tiempos del coronavirus (III): Análisis temático de Twitter en España con modelo específico COVID-19

Este es el tercer artículo de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural disponible.

Este estudio es la continuación del análisis temático de Twitter en España, pero aplicando el modelo de categorización específico que desarrollamos con la temática del coronavirus (modelo COVID-19), utilizado en el análisis temático de noticias en medios digitales de España. El objetivo es analizar el interés temático en Twitter, utilizando el modelo específico desarrollado, en cada Comunidad Autónoma, en los últimos 10 días.

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La comunicación en tiempos del coronavirus (II): Análisis temático de Twitter en España

Este es el segundo artículo (ver el primero aquí) de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural.

En este caso nos centramos en intentar analizar, en la medida de lo posible, el interés temático en Twitter en cada región de España, específicamente realizando un análisis por Comunidad Autónoma, en los últimos 10 días.

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La comunicación en tiempos del coronavirus (I): Análisis temático de noticias en medios digitales

Aunque, obviamente, la prioridad en estos tiempos de pandemia es la curación de los enfermos, la prevención de nuevos contagios y las medidas económicas y sociales para ayudar a las personas y empresas más desfavorecidas a superar esta situación, sin duda, en un futuro no muy lejano, el análisis de los contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus será objeto de investigación en multitud de disciplinas como la sociología, la filología, la lingüística, la comunicación audiovisual, la política, etc.

En MeaningCloud queremos hacer una pequeña aportación en esta área, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar este ingente volumen de información en lenguaje natural, en español y en otros idiomas, en España y en otros países, puesto que, desgraciadamente, este es un problema global.

Este primer artículo de la serie se centra en el análisis temático de los contenidos generados en español por medios de comunicación digitales de España en el último mes, cómo han evolucionado en este tiempo y el posicionamiento informativo de los principales medios en España.

Los siguientes artículos analizan los temas de conversación en Twitter en España (tanto desde una perspectiva de hashtags y temas generales como aplicando una clasificación temática específica del coronavirus) y el análisis lingüístico de los discursos del presidente del Gobierno relacionados con la crisis.

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Grabación del webinar: Resuelve los problemas de categorización de texto más complejos

Gracias a todos por vuestro interés en nuestro webinar “Una nueva herramienta para resolver problemas complejos de categorización de texto” que celebramos el pasado 18 de junio y donde explicamos cómo utilizar nuestra herramienta de personalización de Categorización Profunda para resolver escenarios de clasificación de texto donde las tecnologías tradicionales de aprendizaje automático presentan limitaciones.

En la sesión cubrimos estos puntos:

  • Desarrollando modelos de categorización en el mundo real
  • Categorización basada en aprendizaje automático puro
  • API de Categorización Profunda. Modelos predefinidos y packs verticales
  • La nueva Herramienta de Personalización de Categorización Profunda. Lenguaje de reglas semánticas
  • Caso real: desarrollo de un modelo de categorización
  • Categorización Profunda – Clasificación de Texto. ¿Cuándo usar una u otra?
  • Proceso ágil de desarrollo de modelos. Combinación con aprendizaje automático

IMPORTANTE: este artículo es un tutorial basado en la demostración que realizamos y que incluye los datos a analizar y los resultados del análisis.

¿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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