ORGULLO. Un equipo conformado por CONICET-UNSL entre los 5 mejores laboratorios del mundo para «detección anticipada de riesgos en redes sociales».
El Lic. Horacio Thompson, becario doctoral de CONICET, y el Dr. Marcelo Errecalde, ambos docentes de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas y Naturales (FCFMyN), han participado del MentalRiskES, un desafío a nivel internacional que propone resolver problemas relacionados con la detección anticipada de riesgos en redes sociales en idioma español.
El objetivo fue detectar, lo antes posible, usuarios que mostraran signos vinculados a diversos desórdenes mentales. Las tareas a resolver fueron: detección de desórdenes alimenticios, signos de depresión y un tercer trastorno desconocido para evaluar los enfoques sobre trastornos no conocidos a priori. El equipo de la FCFMyN participó en las dos (2) primeras tareas.
Existe un interés creciente en detectar e identificar usuarios de riesgo en Internet. No obstante, muchas de las campañas realizadas se han enfocado principalmente en el idioma inglés, dejando de lado el español. Los organizadores propusieron estas tareas a partir de mensajes de usuarios extraídos de grupos públicos de la plataforma Telegram.
En esta primera edición del MentalRiskEs se propuso resolver estos problemas en línea, es decir, los participantes tuvieron que detectar un riesgo potencial lo antes posible en un flujo continuo de datos. Por lo tanto, el rendimiento no solo dependió de la precisión de los sistemas empleados sino también de la rapidez con la que se detectó el problema.
De esta manera, el equipo de la FCFMyN obtuvo resultados destacados de entre 25 y 33 propuestas de laboratorios de investigación de distintas partes del mundo y se seleccionaron los mejores cinco (5) trabajos para ser presentados en el IberLEF 2023. IberLEF es una campaña de evaluación compartida de los sistemas de Procesamiento del Lenguaje Natural en español y otras lenguas ibéricas que se organiza desde el año 2019 y se celebra en el marco de la Conferencia anual de la Sociedad Española de Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN).
Fuente: UNSL
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