Noticias

2021

Publicado el artículo "Automatic Learning Framework for Pharmaceutical Record Matching"

En este artículo se presenta un marco para la comparación de registros farmacéuticos basado en técnicas de aprendizaje automático en un entorno de big data.  Disponible en abierto aquí.

2020

Publicado el artículo "The Impact of Pretrained Language Models on Negation and Speculation Detection in Cross-Lingual Medical Text: Comparative Study"

Publicado en la revista JMIR Medical Informatics el trabajo "The Impact of Pretrained Language Models on Negation and Speculation Detection in Cross-Lingual Medical Text: Comparative Study", Vol 8, issue 2

El grupo HULAT desarrolla la app "Navidad Accesible" que permite a las personas ciegas disfrutar de las luces navideñas

Pantalla de inicio de la aplicación Navidad Accesible El Ayuntamiento de Madrid ha puesto en marcha la aplicación móvil "Navidad Accesible" que permite a las personas con discapacidad visual y otras personas con limitaciones sensoriales disfrutar de las tradicionales luces del alumbrado navideño. Esta App ha sida desarrollada y validada por investigadores del grupo HULAT del Departamento de Informática la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M).

Participación en el COLING 2020, workshop on Financial Narrative Processing and MultiLing Financial Summarisation (FNP-FNS 2020)

El grupo HULAT participó en la competición Financial summarisation (FNS 2020) y presentará el 12 de diciembre el sistema desarrollado para la generación automática de resúmenes de informes financieros.

Presentación de trabajos en ACM ASSETS 2020 y DSAI 2020

El grupo HULAT participa en las conferencias internacionales en el ámbito de la accesibilidad y las tecnologías: ACM ASSETS 2020 y DSAI 2020. En ellas se ha presentado un sistema de simplificación léxica y un sistema de desambiguación, ambas contribuciones se enmarcan en la línea de investigación de desarrollar soluciones que favorezcan el acceso a contenidos claros, sencillos y de fácil comprensión para las personas con discapacidad intelectual de manera específica, y a todas las personas en general.

El grupo HuLAT publica un artículo sobre el uso de redes profundas para la detección de interacciones farmacológicas en el número 64 de la Revista de Procesamiento de Lenguaje Natural

Antonio Miranda de Barcelona Supercomputing Center e Isabel Segura Bedmar del grupo HuLAT han colaborado en esta investigación donde se comparan distintas arquitecturas y su aplicación en la extracción de interacciones farmacológicas. El artículo titulado  "One stage versus two stages deep learning approaches for the extraction of drug-drug interactions from texts

Participación de HULAT en los Actos Día Internacional de la Mujer 2020

Día 3 de marzo en sala 14.0.11, 16:00 - 18:00 Mesa redonda Transformación digital en clave femenina. Interviene: Paloma Díaz, Profesora de Informática y Directora de la Cátedra Mujer y Tecnología UC3M; Virginia Cabrera,Telefónica, Ana García Armada,Catedrática de Teoría de la Señal; Paloma Martínez, Directora del Departamento de Informática y Catedrática de Informática; Carmen Vázquez, catedrática de tecnología electrónica

Seminar "General Attempts to Improve Text Classification in First Place"

Ponente: Yaakov HaCohen-Kerne. Jerusalem College of Technology, Israel, Fecha: 20/2/2020 12:00-13:00 Lugar: Sala 21C01, Edificio Sabatini, EPS

Publicación del número 1 de la Revista "Interacción"

Publicación del número 1 de la Revista "Interacción" Publicación del número 1 de la Revista "Interacción". . La revista es una publicación de la Asociación Interacción Persona-Ordenador (AIPO), co-editada por Lourdes Moreno, del grupo HULAT. La revista “Interacción” tiene como objetivo difundir la Interacción Persona-Ordenador (IPO) y servir de vínculo entre los científicos y profesionales que desarrollen actividades en este ámbito.

Publicado “ A new system for automatic analysis and quality adjustment in audiovisual subtitled‐based contents by means of genetic algorithms”

Artículo “Souto‐Rico, M, González‐Carrasco, I, López‐Cuadrado, J‐L, Ruíz‐Mezcua, B. A new system for automatic analysis and quality adjustment in audiovisual subtitled‐based contents by means of genetic algorithms. Expert Systems. 2020; 1– 21. https://doi.org/10.1111/exsy.12512”