Archivo de categorías: Industrias

Esta categoría agrupa los distintos sectores para los que MeaningCloud proporciona soluciones.

Análisis de la Experiencia del Cliente, la evolución del mercado de las Tecnologías del Lenguaje

Acaba de celebrarse en Bruselas la conferencia LT-Innovate 2014. LT-Innovate es un foro y una asociación de empresas europeas del sector de las tecnologías de la lengua. Para hacerse una idea del significado y de la importancia de este mercado, baste decir que en Europa cuenta con unas 450 empresas (en su mayoría PYMEs innovadoras), responsables del 0,12% del PIB europeo. Daedalus es una de las quince empresas europeas (y única española) formalmente miembros de LT-Innovate Ltd. desde su constitución como sociedad, con sede en Reino Unido, en 2012.

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LT-Innovate Innovation Manifesto 2014

En esta edición de 2014, se ha hecho público el documento “LT-Innnovate Innovation Manifesto: Desvelando la promesa de las industrias de la tecnología del lenguaje para el mercado único digital europeo”. Tuve el honor de formar parte de la mesa redonda que servía de apertura a la conferencia. El principal argumento de mi intervención era el cambio cualitativo experimentado en los últimos tiempos en el papel de nuestras tecnologías en los mercados en los que nos movemos. Durante años hemos estado incorporando nuestros sistemas para resolver problemas específicos acotados a áreas muy limitadas en nuestros clientes, más o menos visionarios o innovadores. Esta situación ha cambiado ya por completo: las tecnologías del lenguaje desempeñan ahora un papel central en un creciente número de negocios.

Las Tecnologías del Lenguaje en el Sector de los Medios

En un post reciente, me refería a esto mismo con respecto al sector de los medios de comunicación. Donde antes incorporábamos una solución para automatizar la anotación de contenidos del archivo, ahora desplegamos soluciones que afectan a la mayor parte de los aspectos del negocio editorial: etiquetamos semánticamente noticias para mejorar la experiencia de búsqueda en cualquier canal (web, móviles, tabletas), para recomendar contenidos relacionados o amedida del perfil de intereses de un lector concreto, para facilitar la encontrabilidad y la indexación por buscadores (SEO, Search Engine Optimization), para colocar publicidad en función del contexto noticioso o de la intención de los lectores, para ayudar a monetizar los contenidos de formas nuevas, etc.

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Publicación Semántica: caso de estudio para los Medios

Publicación semántica en Unidad Editorial: caso de estudio de un cliente en el sector de los medios de comunicación 

El pasado año, el grupo de medios español Unidad Editorial desarrolló y desplegó una nueva plataforma de gestión de contenidos para su redacción integrada. Unidad Editorial es una compañía del grupo italiano RCS MediaGroup y publica algunos de los periódicos y revistas con mayor circulación de España, además de contar con una cadena de emisoras de radio y una licencia de televisión digital terrestre con cuatro canales.

Newsroom El Mundo

Newsroom El Mundo

Cuando un periodista escribe una pieza (noticia, columna, reseña) y la incorpora al gestor de contenidos, hay que etiquetarla semánticamente como uno de los primeros pasos dentro de un flujo de trabajo que terminará con su despliegue en diferentes formatos, a través de diversos canales (papel, web, tabletas y aplicaciones móviles) y en diferentes cabeceras. Tras un proceso de evaluación de proveedores en los meses anteriores, la compañía seleccionó la tecnología de analítica de texto de Daedalus para el procesamiento semántico de las noticias. La publicación semántica incluía, en este caso, la identificación (con desambiguación) de entidades nombradas en la noticia (personalidades, lugares, organizaciones, etc.), expresiones temporales y monetarias, conceptos y palabras o expresiones clave, clasificación del texto conforme al esquema IPTC (estándar internacional para la clasificación de noticias en más de 1400 clases organizadas en tres niveles), análisis de sentimiento, etc.

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Nueva API de Publicación Semántica en MeaningCloud

Esta API permite producir y publicar contenidos más valiosos, más rápidamente y con menor coste

ACTUALIZACIÓN: esta API ha sido discontinuada. En su lugar usa nuestra Solución para Publicación Semántica, que incorpora APIs como Extracción de Topics, Clasificación de Textos o Resúmenes Automáticos.

En MeaningCloud seguimos desarrollando nuestro roadmap y ofreciendo nuevas API verticales, optimizadas para diversos sectores y aplicaciones. Es un placer anunciar que ya está disponible nuestra API de Publicación Semántica, especialmente dirigida a medios de comunicación, editoriales y proveedores de contenidos en general.

Es un paso natural ya que en S|ngular Meaning (nuestra empresa matriz, antes llamada “Daedalus”) llevamos años colaborando con las compañías más significativas de estos sectores (PRISA, Unidad Editorial, Vocento, RTVE, lainformacion.com…) y éste es uno de los mercados donde más demanda estamos detectando y más tracción están consiguiendo nuestras soluciones.

La API de Publicación Semántica incorpora el know-how que hemos desarrollado colaborando con estas grandes empresas y lo empaqueta en forma de recursos semánticos, pipelines de proceso y configuraciones específicas para los escenarios y aplicaciones más habituales de este sector: gestión de archivo, generación de contenidos, personalización de productos informativos, etc.

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TV Social con Análisis Semántico y Big Data

Recientemente hemos participado en la conferencia Big Data Spain con una charla titulada “Real time semantic search engine for social TV streams”. En esta charla resumimos nuestra experiencia en el área de Analítica de Medios Sociales, donde estamos combinando tecnologías de análisis semántico y de procesamiento de flujos de datos (streams) en tiempo real para entender las redes sociales y en concreto la TV Social

La TV Social es un fenómeno en claro crecimiento ya que cada vez es más frecuente el uso de redes sociales mientras vemos la televisión. Por ejemplo, Twitter ya reportaba el año pasado que en Reino Unido más de un tercio de todos los comentarios durante el primetime eran sobre lo que pasaba en la pantalla del televisor. Hace semanas, Facebook reivindicaba su lugar en la TV social afirmando que el volumen de comentarios privados sobre TV en su plataforma era 5 veces mayor. Esta red social ha empezado también a ofrecer hashtags e incluso una nueva API, Keywords Insight, para que algunos socios tengan acceso a estadísticas agregadas de las conversaciones dentro de los muros de Facebook.

A medida que el número de usuarios que acaban comentando su programa favorito de TV en las redes sociales con amigos o extraños, las cadenas han empezado a hacer uso de estas herramientas para participar en la conversación. Durante el último año se ha incrementado el número de programas que hacen uso de hashtags oficiales, a veces incluso varios durante una sola emisión. Más allá de la búsqueda del trending topic, los que con mayor éxito han experimentado fomentan incluso la participación de presentadores o actores durante la emisión del programa. En España, “Salvados” o “Pesadilla en la Cocina” son ejemplo de lo primero y la serie “Isabel” para el caso de los actores.   

Aunque no hay nada nuevo en el hecho de socializar alrededor del contenido de la tele, la posibilidad de medir y de destilar estos comentarios sí que es característico del nuevo contexto. Además, esta conversación no se produce al día siguiente sino que su impacto es inmediato. Todo esto se suma para abrir un nuevo abanico de posibilidades para espectadores, radiodifusores y las grandes marcas. Los usuarios han encendido la mecha de la TV Social ya que les conecta con amigos y el resto de la audiencia.  Es a la vez una forma de sentirse parte del programa y al mismo tiempo de involucrarse más. Por tanto, las herramientas que faciliten organizar y comprender la conversación son de especial interés para el espectador social. Para el resto de espectadores, incluso para aquellos que solo participan leyendo, es una forma de generar tanto recomendaciones sociales. Otro uso interesante es que analizar la conversación social permite contextualizar contenido relevante y relacionado con el programa como información sobre los actores, personajes o cualquier otro concepto del que se hable en la pantalla grande.

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