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Agravando. La formación que has tocado y es la segunda parte que tiene que ver con el enriquecimiento en relación con el análisis de la obtención de similitud entre entonces, los temas que vamos a ver a la parte serían. Los experimentos sobre similares sin servicio de detección de arreos, instalación y temo esta parte la compañeros por ahí sabía Kevin Schwantz y a continuación cómo hacemos la integración de los resultados de la similitud en LiterCast, desarrollo, que fundamentalmente es la ficha de cada publicación. Entonces, sin más preámbulos, salían podéis compartir los comensales, con vuestra parte, yo estaba muy nerviosa. Si me puede confirmar que la pantalla no, pero ellos sí si ahora encima. Pues-como estaba comentando la sesión de hoy. Está enfocada a explicar el módulo de un módulo de equitación de reos similares está integrado, el módulo principal de enriquecimiento semántico por recordar cuáles son las capacidades que tendría que tener este módulo para identificar RO similares. Acudimos al los pliegos técnicos y se mencionaban 3, un funcionario y centrarnos en lo más importante. Por un lado, el modelo tiene que ser capaz de determinar las. Entre los textos que corresponden a 2, que pueden ser artículos científicos, protocolos o o descripciones de proyectos de estas similitudes semántica, de alguna manera tiene que ir más allá de lo que es una, una convergencia del léxico; no similitud, léxico gráfica sin parar la intersección entre las palabras que hay en los 2 puestos. Por otro lado, el módulo tiene que ser capaz de explicar esa relación de similitud entre los textos al usuario. En nuestro caso, vamos a explicar a continuación, pues hemos optado por implementar esa esa capacidad de explicar las relaciones mediante la selección de las de los escritores más relevante. Esas relaciones os voy a comentar la experimentación previa. Hemos realizado a la hora de modo de cara a determinar que hemos implementado el módulo, la versión definitiva del módulo para la llevar a cabo la experimentación. En primer lugar, generamos una serie de da clases conjunto de datos para el caso de los Pirineos, constituida por alrededor de 300.000 Lastras el caso de los protocolos, la tasa, que incluía casi 3.500 protocolos en el caso de los proyectos de códigos, casi 60.000 fichas de del proyecto para evaluar la similitud, lo que hemos hecho es de cada 1 de estos. Se han seleccionado 20 de manera notoriamente ejemplo ventas, tras 20 protocolos, y luego lo que se va a evaluar es el ranking de similares, que el sistema devuelve para cada 1 de esos 20 ejemplos y de manera manual se evalúan las 5, los 5 primeros y 3 de esos nuevos enfoques que tuvimos en cuenta tomamos en consideración a la hora de la experimentación. Básicamente se reduce en 2. Sería el enfoque clásico. Es calcular las similitudes más a A, representaciones vectoriales de los textos de Bolsa. Palabras bajo por cada texto. Se seleccionan todas todas las palabras, si un cálculo estadístico te genera un vector a la hora de hacer esa selección de palabras, tienen. Elimina las palabras las palabras más frecuentes, las palabras poco frecuentes. En una serie de filtros estándar una vez que tenemos la representación vectorial del texto, se calculará el método más utilizado y más más clásico. También. El programa es una variante de este método clásico que la selección de palabras para construir el vector se reducen a los escritores extraídos por el módulo que explicamos en la sesión del lunes y los cacos. La siguiente variante que analizamos es una variante que de alguna manera se adecúa a lo que es el estado de la lengua natural hoy en día para abordar la tarea del TS, que quiere abordar en este escenario se mantiene los enfoques más exitosos en representaciones de los documentos. Las representaciones se construyen a partir de modelos de modelos del lenguaje neuronales, otras formas por ejemplo pero en este caso por cada documento se construyeron una representación densa. No se tienen, no se incluyen todas las palabras sino de alguna manera conceptos más más. Hemos utilizado la arquitectura bien codearse de alguna manera se ajusta buenos. Carlos modelos. Ver ajustarlo a la tarea de un objetivo que es maximizar cuando se hace en. El seno del del entrenamiento pues no, no hay verja escaso, no quedan, que se calcula a partir de las representaciones que dan los los entonces. Modelos versos en los que los pesos van ajustando para obtener. Para minimizar esa ese día hemos estudiado 2 variantes, utilizamos los monolingües para el inglés. Eso quiere decir que no podríamos calcular la similitud entre 2 textos. Para abordar esa tarea la similitud se mantiene. Hemos analizado también una variante que en este caso más aún mayor de lo que utilizamos hoy nos tenemos que ir como sea. Estos son la tabla. Se pueden ver los resultados que hemos obtenido mismos enfoques y cada una de las variantes puede ver que la aproximación clásica únicamente representación no digamos utilizando todos todas las palabras utilizando el paradigma o más u otras cuestiones. No tenemos la precisión media analizando los 5 primeros del los para los 20 ejemplos declarada en este caso, pistas que obtenemos una señora 3, 55 si hacemos las inyecciones algo, escritores, baja de 8; serían los resultados para la aproximación basada, consiguiendo un paradigma debajo, la resultados para las Milito si utilizando modelos basados en modelos empleados neuronales, pues observamos que la precisión es mucho más apta. En el caso de las web vamos un poquito. Esto es normal. Tiene que contemplar más idiomas, algo de ruido lo sigue siendo una pensión muy competitiva y suficiente para llevarlo a un entorno. Entonces, el enfoque que se ha implementado en el servicio se ha basado en la arquitectura vaya a poder y queda la opción de utilizar tanto moderados, monolingües como como la capacidad que se mencionaba. Los pliegos de una explicación. Nadie de alguna manera este módulo. Este modelo tiene que además de aportarlos por cada documento de texto de entrada los similares similares para cada reo similares de algo similar de alguna manera ofrece una explicación. En este caso la explicación se limita a mostrar los escritores que son relevantes; a esa relación de similitud nos hemos analizado para implementar esa tarea básico que básicamente lo que hace escriptores es un texto con una simple sombra, enfoques más más avanzado, se basa en modelos neuronales. También selecciona los escritores más relevantes a la, la relación de similitud pero, calculando de alguna manera los escriptores, los 2 documentos que son más cercanos al promedio de la representación semántica de los textos de los 2 textos. Documentos 1 2, aquí lo que se ha hecho es una evaluación cualitativa, y se ha observado que avanzan los mejores resultados. Esto es el resumen de la experimentación que se ha realizado para consolidar los enfoques e integrar. Ahora le voy a pasar la palabra a mis compañeros, o es ofrecer, nos va a explicar de qué manera están implementados estos enfoques y cómo pueden ser utilizados. Vale Hola Buenos días entonces yo voy a explicar bueno voy a compartir la pantalla. Vale. Vale, pues suele explicar cómo podemos instalar este servicio y luego veremos qué métodos tiene. Este ya está aquí y para finalizar, veremos un par de ejemplos para ver el servicio en funcionamiento. Vale? Entonces, a ver, la función principal de este servicio, como como nos ha explicado Xavier es devolvernos similares de otro reo, vale, pero para ello tiene que comparar, dicho hebreo, con el resto de reos de la colección que pueden ser miles o incluso millones Vale. Entonces, sería muy ineficiente compararlos al momento. Entonces, lo que hacemos es, a la hora de introducir un nuevo Rho, la colección, hacer esa comparación, generar un índice donde el carácter tienen los por defecto. Los 10 más similares están. Encontraba hasta el momento vale? Y eso se actualiza ese índice, entonces, de esta forma, lo que conseguimos es más ligera. Bueno, el proceso de insertar nuevos documentos es más pesado, pero conseguimos que la función principal del servicio, que está devolvernos las más similares sea más más eficientes Vale entonces vale con la introducción como ya pasara vamos a ver un poco los pasos a seguir para instalar este servicio, como dije el otro día. Bueno, en este caso también tenemos el con todos, por lo que, bueno, con ejecutar este sencillo comando sería suficiente para crearnos el contenedor y ejecutar el servicio. Quedaría ya automáticamente el servicio escuchando por defecto en el puerto 5.081 vale? En cualquier caso, si queremos seguir todos los pasos desde el principio para la instalación, lo que tendríamos que hacer es crear un entorno virtual de instalar las tendencias que están dentro del punto. Vara ir dando los pasos en la terminal. Vale, aquí tengo el entorno actual, lo tengo activado ya. Para el siguiente paso sería el archivo de configuración. Para ello tenemos que copiar el con la plantilla de la configuración se encuentra en el repositorio. Esta pestaña estoy. Dentro del repositorio Vall -aquí estaría él. Aquí tengo el concepto y eso y tenemos solo 2. Bueno, solo 2 parámetros cuales 1 es si queremos utilizar la ACP o GP y el modelo que se va a utilizar en este caso recomendamos utilizar que está por defecto, vale? Una vez que tengamos el archivo de configuración solo tenemos que ejecutar 1. En este caso voy a utilizar el servidor integrado de flash vale pero bueno para ponerlo en producción siempre conviene utilizar o apache, o en nexo o un servicio más, más robusto y más avanzado. De momento no voy a estar así. Esto les da unos 10 segundos. Que tengamos el servicio en marcha, pasaremos a ver los los métodos del servicio. Aquí vemos que tenemos un punto para ser reo individuales. De esta forma podemos insertar y recuperar de forma individual y eliminarlos también. Luego tendremos colección, que es prácticamente lo mismo, pero en este caso los artículos, los lotes vale para que sea más eficiente y, por último similar, que espera obtener, ya sea pares y tenemos otro más rebeldes ránkings? Bueno, esto ya como sale adelante, sería para actualizar o regenerar el índice que os mencionaba antes. Vale. Vamos a ver un par de ejemplos. Primero, para introducir un nuevo RO utilizaríamos métodos de reo aquí se explican todos los parámetros, pero bueno, son básicamente el identificador del LRO, el tipo de reo. En este caso sería un artículo científico, el texto, los autores. Luego los escriptores, tanto temáticos como específicos, son los que vimos el otro día. Sí se menciona también, bueno, introducir un error en el servicio. Tarda, aproximadamente, 2 segundos vale tanto en pero como si lo que queremos es insertar muchos reo sería más conveniente utilizar o el método post de conexión, o esto lo voy a explicar un poco más adelante. El script. Qué se encontrarán este repositorio indexar Herreros vale. Es, y en ese caso si utilizamos una o sí esto va mucho más rápido porque tardaría entorno a los 2 segundos introducir 1.000 reos. En el caso del aceptado 23 segundos en un principio pienso que sería suficiente con cómo utilizarla. Es el ejemplo falso armó -radiactiva e nada, pero no era un problema, te encuentras mal Susana, al final se escucha muy bueno. Afirmó. No sé si es una pregunta o lo que estoy escuchando es alguien. Vale para entonces así bala entonces, iba a ejecutar el ejemplo. Tengo aquí ejemplo preparado. Soy el mismo, creo que está en el ritmo si ejecutó el comando, lo voy a hacer con para que sea más sencillo. Por aquí. Vale. Pues como es el primer reo que introducimos no tiene que actualizar ningún índice, es bueno. Ha tardado nada milésimas. Vale? Entonces sabrá si intentamos recuperar Sr el método. También lo tengo por aquí. No pasó. Le diremos que nos devuelve a todos los parámetros. De esta forma podemos introducir serbio, pero como he dicho antes, la forma más eficiente de hacer. Esto sería utilizar un método post de recolección, pero en este caso luego tendríamos que llamar al ránking para que actualice o para generar el índice desde 0. Vale? Entonces, es más conveniente utilizar. Este se encuentra en 1 de útil. Perdón, lo mejor dentro de la carpeta. Vale. Te haces de forma implícita introducirlos erróneos y regenerar. Tengo aquí un archivo con, me parece que en 1.000 reos puedes saber una parte del archivo. Son 1.000 artículos científicos con sus abstracto y títulos. Vale. Voy a utilizar para introducirnos, tenemos que ir hasta el proyecto. R y ahora nombre del archivo. Y esto en mi ordenador tardaría en torno a un minuto. Pero si utilizamos una o más potente, pues la mitad, o incluso menos, vale. Voy a volver a las tablas de la que entonces nos queda por ver el método de la colección, en este caso nos serviría para obtener todos los identificadores de los identificadores de todos los que hemos introducido hasta el momento. Pero en este caso sí que tenemos que indicar el tipo de artículos científicos o proyectos de código. Es joya. No voy a copiar, porque la dirección es diferente. Se espera que termine de introducir los. Esto nos devolvería solo los identificadores, vale y luego así nos interesa. Recuperar todos los atributos de un río en concreto, pues ya el de alguien que se ha mostrado antes. En balas, listo. Vale, en 2008 creó identificadores, vale, por último, nos quedaría por ver la función principal. Vale? Le pone en seria similar método que entonces identificado Ortega, 1 de los RO. Lo encuentro tendría que devolver los idiomas similares de la colección de esos 1.000 reos que acabamos de introducir. Este sería el comando, este caso ya estén identificados. También tenemos que indicar el tipo de herrero, vale? En este caso podemos cruzar los tipos de río y solicitar, por ejemplo los 10 artículos más similares de un proyecto o los proyectos más similares de un artículo o todas las combinaciones posibles en este caso quiero que me devuelvan los artículos. Como el índice ya estaba creado, en este caso lo único que tenía que hacer es era buscar la entrada correspondiente en el índice y nos devuelve los 10 artículos más similares, no solo los identificadores, sino que también. Esto es bueno en esta lista debemos una serie de escriptores específicos que serían de alguna forma lo que justifica no los que explican las similitudes entre estos 2. Esto quiere decir que, por ejemplo, el concepto Titanium metal matriz es relevante. En ambos vale? Este número sería el grado de similitud de este concepto comparando con los 2 más 2. Vale? Bueno y con esto terminaría ya esta parte, un principio. No tengo nada más que comentar. Dejar de compartir la pantalla, vale ahora con la siguiente parte, que básicamente es como hemos integrado este este servicio dentro de lo que es la la, la web de. Vale. Aquí estaremos dentro de este punto, el enriquecimiento de información por similitud integración de los resultados, como hemos integrado en el servicio que acaba de despegar dentro de la del agua. Dentro de este modo lo vamos a ver cómo hacemos para tratar los datos dentro del servicio de similitud posteriormente, como los explotamos dentro del agua. También, en primer lugar, para la carga de los datos tenemos un un servicio que es el normalizado, que entre otras tareas se encarga de normalizar cosas que están dentro del sistema y que otras se encarga de de sincronizar, digamos, las las publicaciones que están dadas de alta en el sistema, con, con los índices que estarían dentro de este servicio para que se mantenga actualizado y posteriormente se puede explotar. Pues el código del estaría en vea. Aquí y ahora voy a enseñar cómo funcionaría este servicio. Vale para encargo. Servir café varias cosas pero entre otras vale por defecto Cuando se arranca el servicio se ejecuta un una normalización de todo lo que hay en el sistema y luego, finalmente, se configura a través de una expresión con la frecuencia en la que se tiene que ejecutar esta normalidad. Ahora, por ejemplo, en el entorno que tenemos montado lo ejecutamos todos los días, a las 2 de la mañana. Creo recordar. Llegados a este punto, este método haría una de muchos gastos, pero lo que nos interesa en este punto sería estafa vale para qué. Vale, vale. El primer lugar que tenemos. Tenemos estos 2 métodos. Con este método, loable, lo que hacemos es recuperarlos, lo identificadores de los elementos que están cargados en el servicio. Similar era. Para ello, la petición que nos ha enseñado a obtener todos los. Tienen jugadores que están cerrados. En el sistema tendríamos estos 3.738 elementos que se correspondería con mucho grandísimo. Tenemos 744. Bueno, creo que debería decidir cuál es el número de publicaciones y tendríamos los que están cargados en el servicio de criminalidad y éstos serían los encargados en el sistema. Entonces estos realizamos eliminación o modificación de los datos que estaban dentro del servicio de que paguemos los que están cargados, excepto los que hay que cargar y si se hubiera cargado alguno que no debería estar eliminado. Lo haría. Posteriormente se aplica el inverso. Esto señalan que deberían estar destartalados y éstos están acordados. Por ejemplo, para hacer una prueba muy singular. Vamos a poner, hipotéticamente, no hubiese ninguno cargado otro método. Todo lo que hace es obtener todos los datos de los elementos que queremos. El servicio de a dejar hace diferentes consultas a la base de datos, a través de la app, para obtener. Para tener todos los datos necesarios para cargar en el servicio de similar llegar ese día los elementos, nombres de los autores, las piezas, junto a un peso, las vías, junto a su peso dentro de la pública, tendríamos la de estos 3.700 pico publicaciones. Con el identificador, quienes valor tendríamos estos datos, el tipo y los equipos, junto con su peso, el texto en cuestión de la descripción y los escritores telemáticos, punto. Entonces se procedería a la carga, a la carga dentro del servicio de similar, ya atacando el método que había enseñado antes tu servicio y entonces, cuando se esté. Tendríamos cargado de similitud todos los datos necesarios para que se puedan explotar luego dentro de la dentro del agua. Y ahora pasamos a cómo sería la explotación de estos brazos, una vez que esta encara estos datos se explotan dentro de las fichas de las publicaciones dentro de las pestañas de relacionado. Vamos a el buscador de publicaciones por ejemplo está vale la pestaña de relacionados más similares digamos a la publicación que estamos se cargaban con un buscador al igual que en el resto de páginas, podría retirar esa publicación y se podría terminar. La búsqueda. Si se quisiera todas las facetas que dan. En todos los buscadores que tenemos, los muestran publicaciones. Veamos. El loco es que cuando se entra dentro de la, siempre, la de la ficha. Cuando se entra dentro de la pizza una petición a un servicio que tenemos montado que por detrás va a llamar al servicio de similitud para obtenerlos. Los similares de este recurso, tanto del plan en la página como cuando se pulsa sobre esta pestaña está. Es esta estar, aquí es similar y documentos, lanza contra él, un servicio que tenemos montado que se usa para otras cosas. Adicionalmente, servicios, lo que va por detrás es hacer una petición al servicio de similar edad. Nos va a devolver esto es. Vale, que nos vendría los lo casetas publicaciones similares, junto con los escritores enseñado antes, con los pesos este servicio. Sería especial. Vale. Veía de nuevo. El dopaje, como parámetro de entrada. El identificador de la publicación que estamos viendo. Vale, y esto lo hace por detrás. Tenemos el tipo de recurso que estábamos viendo en este caso sería una pública y esto lo vamos a esperar. Piensa hacer una petición al servicio de similar edad? Volvería. Esto es lo que serían las publicaciones más similares. Y sus pesos, cuando termina la. No, eso nos lavamos las publicaciones más similares hasta que estamos viviendo este día. Veremos aquí con estos actores. Señaladas en el servicio externo tiene eso? Dentro de este controlador, que está mezclado, que es el que se encarga de devolver, lo siguen las publicaciones, punto las etiquetas y el peso de las Vegas. Una vez que tenemos dentro del está esta respuesta, vamos a utilizar el servicio de taxi de resultados. Para montar esta esta búsqueda. Vale, para lanzar esta búsqueda, vimos que tenemos los identificadores de las. Tenemos las publicaciones y entonces, como llama en otra demo pasada, tenemos una cosa que son los. Los personalizados básicamente son jueves para que el servicio de resultados y de ventas ejecuten pasándole unos parámetros. En este caso se está utilizando este ser personalizado. Básicamente es una, es, es un fragmento de una parte en la cual se le pasan unos parámetros y esos parámetros se traducen en un acuerdo para que veas la perdón, para obtenerlos los recursos que estaban hablando, por ejemplo, si se pierde esta página puesto. Esto realizada. Pero un segundo, esto realizado al servicio de resultados pasándole como parámetros dentro de unos y desde todos los elementos contó con un peso de creciente para que cuando se listen los elementos del mismo orden en el que han sido devueltas por el servicio de similar edad. Y para para ver el por qué esta singularidad cuando se completa la carga de los resultados que cuenta. Ojalá esté aquí cursos similitud. Lo que no. Por desgracia, tenemos el objeto dentro del cargo, tenemos cargados un objeto, con los identificadores de los de los reos similares, junto con los escritores que especifican la similitud de, lo que es que un. Hubo. Este sábado, que tenemos plagado esta variable, los los digamos a cargar un tapón, la inspectores y sus pesos, y lo que hace es recorrerse los elementos están pintados dentro del dentro del contenedor. En el listado de las publicaciones se recorren las etiquetas. Qué tienen los que tienen estas publicaciones y las marcas de color rojo para presentar el? Por qué de esta similitud, por ejemplo, tendríamos. Un poco más. Por ejemplo, estaría marcado en rojo llegamos. Los sectores específicos que dictaminan, digamos, el hecho de por qué esta publicación es similar, es similar a esta obra pública. Seguramente es una transcripción de las publicaciones de estos 2 es por ello que el servicio ha terminado. Estos estas publicaciones y la publicación principal este día. Esta sería la explicación del por qué estos elementos se muestran como relacionarnos dentro de esta. Publica. Y en principio con Con esto estaría ya explicada esta implementación del servicio de similar edad dentro de la de la de la web de ver, voy a parar un segundo de la grabación por aquí estaría esto concluido y luego la daré otra para las posibles preguntas. Vale? .