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KEESOS 2011 : Taller sobre extracción y explotación de conocimiento en fuentes semi-estructuradas en línea | |||||||||||||||
Link: http://ir.ii.uam.es/keesos2011/ | |||||||||||||||
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Call For Papers | |||||||||||||||
DESCRIPCIÓN
La cantidad de información en línea que no tiene una estructura determinada o que a lo sumo está semi-estructurada en la Web actual crece de manera exponencial. Dotar de estructura a esta información incrementa su utilidad posterior, pues diversos tipos de aplicaciones harían uso de ella de una manera mucho más eficaz y eficiente. No obstante, manejar automáticamente fuentes de información no estructurada, y sobre todo su estructuración a partir de datos en línea, supone un reto dentro del área de la Inteligencia Artificial. Para abordar este desafío, la extracción de conocimiento e información semi-estructurada es una tarea fundamental que debe considerarse en un primer lugar. Así mismo, la representación y análisis de ese conocimiento representa otra tarea muy importante, pues facilita su posterior utilización en un amplio rango de aplicaciones. Con este taller pretendemos organizar un encuentro multidisciplicinar de investigadores y profesionales procedentes de diversos campos de la Inteligencia Artificial interesados en la extracción y explotación de fuentes de información semi-estructuradas en línea. Será por tanto un foro en el que plantear problemas encontrados, exponer técnicas utilizadas en cada disciplina, buscar sinergias y colaboraciones entre los asistentes, bajo el marco común de la información semi-estructurada: ¿cómo se obtiene? ¿A partir de qué fuentes en línea se puede obtener? ¿Cómo se puede procesar y elaborar? ¿Para qué se puede utilizar? ¿Cómo se puede aplicar? ¿Qué disciplinas y aplicaciones se pueden beneficiar de tener información estructurada? Se solicita el envío de trabajos donde se analicen técnicas que sean capaces de construir información estructurada a partir de información sin una estructura determinada existente en la Web actual, como por ejemplo redes sociales, blogs, foros, wikis y folcsonomías. También serán bienvenidos trabajos que analicen los problemas de la explotación de información estructurada y semi-estructurada desde un punto de vista práctico, en particular, aquellos que presenten y analicen métodos, herramientas y técnicas aplicadas a disciplinas consolidadas de la Inteligencia Artificial. TEMAS DE INTERÉS Sin estar limitados, los temas de interés del taller incluyen los siguientes: * Estructuración de información extraída de la Web Métodos, técnicas y herramientas para la estructuración de información extraída de la Web, que involucren aspectos como: - Identificación automática de entidades - Extracción de atributos - Identificación de relaciones semánticas - Anotación semántica de textos Web - Construcción y población automática de ontologías - Enriquecimiento semántico en redes sociales - Anotación semántica de blogs, wikis y foros - Extensión semántica de folcsonomías * Explotación de información semi-estructurada Estudios, casos de uso y experiencias sobre la explotación de información semi-estructurada en áreas incluyendo, pero no limitadas a, las siguientes: - Procesamiento de lenguaje natural - Aprendizaje automático - Razonamiento automático - Recuperación de información - Sistemas de recomendación - Modelado de usuario y personalización - Minería de opinión y análisis de sentimientos - Multimedia: procesamiento semántico de imagen y video ORGANIZADORES * Alejandro Bellogín, Universidad Autónoma de Madrid * Iván Cantador, Universidad Autónoma de Madrid * Pablo Castells, Universidad Autónoma de Madrid COMITÉ DE PROGRAMA * Rosa M. Carro, Universidad Autónoma de Madrid * Óscar Corcho, Universidad Politécnica de Madrid * José C. Cortizo, Universidad Europea de Madrid & BrainSINS * Fernando Díez, Universidad Autónoma de Madrid * Miriam Fernández, The Open University, Reino Unido * Juan M. Fernández-Luna, Universidad de Granada * Víctor Fresno, Universidad Nacional de Educación a Distancia * Enrique Frías, Teléfonica I+D * Raúl García-Castro, Universidad Politécnica de Madrid * Asunción Gómez-Pérez, Universidad Politécnica de Madrid * Julio Gonzalo, Universidad Nacional de Educación a Distancia * Jorge Gracia, Universidad Politécnica de Madrid * Juan F. Huete, Universidad de Granada * María T. Linaza, VICOMTech * David Losada, Universidad de Santiago de Compostela * Álvaro Ortigosa, Universidad Autónoma de Madrid * José J. Pazos Arias, Universidad de Vigo * Carlos Pedrinaci, The Open University, Reino Unido * Paolo Rosso, Universidad Politécnica de Valencia * Marc Torrens, Strands * José A. Troyano, Universidad de Sevilla * David Vallet, Universidad Autónoma de Madrid * Paulo Villegas, Teléfonica I+D * Hugo Zaragoza, Yahoo! Research |
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