El proyecto tiene como objetivo la definición y desarrollo de técnicas de extracción y búsqueda de información a partir de textos en el dominio biomédico, en particular, en dos líneas especiales: en primer lugar, el tratamiento de documentación científica en inglés sobre farmacología y en segundo lugar, el procesamiento de textos divulgativos sobre salud en idiomas como español y árabe.

BUSCAMEDIA es un proyecto que trata la investigación en múltiples líneas paralelas para la consecución de un verdadero buscador multimedia semántico, basado en una ontología multilingüe, multidominio y multimedia revolucionaria definida en el proyecto que permita adaptarse dinámicamente a cualquier red, terminal, contexto y usuario, ya sea profesional o simplemente un usuario que quiera compartir sus fotos, vídeos o blog con su red social.

El objetivo del proyecto es investigar en tecnología basada en tratamiento automático del lenguaje para localización y extracción de información a partir de textos médicos y otros recursos (informes, historia clínica electrónica, documentación científica, etc.) haciendo especial hincapié en el idioma español. Para ello se trabajará en buscadores con distintos niveles de complejidad que integren recursos y terminología específicos del dominio médico (UMLS, SNOMED, etc) y con distinto tratamiento de los niveles sintáctico y semántico.

El Consorcio MAVIR es una red de investigación co-financiada por la Comunidad de Madrid dentro del IV Plan Regional de Investigación Científica e Innovación Tecnológica (IV PRICIT) y formada por un equipo multidisciplinar de científicos, técnicos, lingüistas y documentalistas para desarrollar un esfuerzo integrador en las áreas de investigación, formación y transferencia de tecnología.

El proyecto BRAVO está dedicado a investigar en tecnologías para mejora la búsqueda de respuestas tanto con entrada en texto como en voz y cuyo principal resultado es una plataforma para un sistema de búsqueda de respuestas modular que permita medir la mejora de distintas técnicas para clasificación de preguntas, extracción de respuestas, recuperación de pasajes, etc. Entre las técnicas desarrolladas en este proyecto se encuentra SPINDEL, un reconocedor de entidades independiente del idioma que aplica aprendizaje automático basado en boostraping.