Si no teníamos bastante con la web 2.0 ahora vamos mas allá y subimos el nivel, ya tenemos aquí la web 3.0!!!!!! A parte de estar de moda, lo que entendemos por web 3.0 intenta dar solución a los problemas de exceso de información desestructurada que tiene la red. Como? Pues intentando pasar de tratar un texto como un conjunto de bits, a una estructura relacionada por los contenidos. Vamos que trata de hacer lo que tu haces todos los días cuando lees el blog de turno, “entender el texto” para en base a los significados que contiene, clasificarlo, relacionarlo y analizarlo.
En Paradigma tenemos un equipo experto en realizar estas tareas que se divide en dos partes principales:
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Rastreo
La clásica implementación de crawlers de Internet, complementada con un poco de web 2.0. Es decir, para obtener la información, además de los rastreos clásicos (para lo que usamos nutch), usamos todas las APIS de busqueda que se nos ponen a tiro, especialmente las Real Time Web (Facebook, twitter, Delicious, Technoratti, google, news,…)
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Análisis
Una vez obtenida la información hay que saber que dice, para poder clasificarla y relacionarla. Esto que para ti y para mi es evidente, para una maquina es bastante complicado. Aquí hay bastantes acercamientos, desde el meramente estadístico hasta el Natural Language Processing (NLP), que no es más que intentar que una máquina haga lo que hacíamos en el colegio en clase de lengua :D, analizar sintácticamente una frase para inferir las reglas que relacionan su contenido (suena complicado, pues lo es).
Las aplicaciones de todo esto son muchísimas!!! Desde saber lo bien o mal que hablan de un político antes de las elecciones a conseguir que un buscador nos entienda cuando escribimos una frase “Precios del Hotel Madrid en Paris” mirar lo que hace Google con esa búsqueda.
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