Arrakasta kasuak
Naiz.eus-en edukiak automatikoki etiketatzeko sistema:
Naiz.eus hedabide digitalean albiste eta idatzizko edukien etiketatze semantiko automatikoa integratu dugu. Sistemak albisteen edukia aztertzen du eta deskriptore tematikoak, gako-hitzak eta entitate esanguratsuak automatikoki proposatzen ditu, edukiak hobeto antolatu, bilatu, erlazionatu eta pertsonalizatzeko.
Naiz.eus-en edukiak automatikoki etiketatzeko sistema:
Azalpen orokorra
Naiz.eus hedabide digitalean albiste eta idatzizko edukien etiketatze semantiko automatikoa integratu dugu. Sistemak albisteen edukia aztertzen du eta deskriptore tematikoak, gako-hitzak eta entitate esanguratsuak automatikoki proposatzen ditu, edukiak hobeto antolatu, bilatu, erlazionatu eta pertsonalizatzeko.
Erronka
Erronka nagusia izan da kazetariek eskuz egiten zuten anotazio semantikoaren lana automatizatzea, kalitate nahikoa mantenduz eta eskuzko berrikuspen-beharra ahalik eta gehien murriztuz. Horretarako, Naiz-en kategoria-sistema zehaztu, albiste-corpus anotatua prestatu, eredu neuronalak domeinura egokitu eta sistema CMSaren eguneroko lan-fluxuan txertatzeko moduko zerbitzu arina eraiki behar izan da.
Elkarlana
NAIZekin lankidetzan garatu da.
Emaitza
Naiz.eus-eko edukiak automatikoki etiketatzeko sistema integratua lortu da. Sistemak albiste bakoitzari gai nagusiak, gako-hitzak eta entitate esanguratsuak proposatzen dizkio, edukien antolaketa, bilaketa, pertsonalizazioa eta analitika hobetzeko. Horretarako, autoencoder motako hizkuntza-ereduak eta LLMak erabili dira deskriptore tematikoak, deskriptore espezifikoak eta entitate esanguratsuak erauzteko. Soluzioa CMSaren lan-fluxuan txertatu da API bidez, eta horri esker etiketatze semantikoa modu azkarragoan, sistematikoagoan eta eskalagarriagoan egin daiteke.
