Ponente
Descripción
El trabajo busca una manera de facilitar la generación de la sección de estado del arte en artículos científicos, es decir, esa parte del manuscrito que resume y contextualiza los conocimientos previos en el campo de estudio. Partiendo de un resumen inicial del tema de investigación proporcionado por el usuario, el sistema automatiza la búsqueda de papers relevantes, aplicando técnicas de procesamiento de lenguaje natural para evaluar la similitud entre los resúmenes y organizar la información en grupos temáticos, para lo que además se usan algoritmos de análisis de redes complejas. Se integra información proveniente de fuentes especializadas, como Semantic Scholar, y se utilizan tecnologías modernas de análisis de datos y gestión de bases de datos para estructurar y refinar los resultados de manera interactiva, permitiendo al usuario ajustar la selección mediante feedback. Esencialmente, el usuario provee un resumen de su tema de investigación al sistema, este por su parte devuelve un conjunto de artículos que asume relevantes, luego, el usuario puede aceptar o rechazar sugerencias, lo cual informa al sistema para mejorar los resultados subsiguientes. Como resultado del desarrollo del proyecto obtenemos una herramienta que, en general, puede asistir a un investigador en el proceso de exploración de la literatura científica, permitiendo ahorrar tiempo en la redacción del artículo.
