Crónica del curso de verano DH@Madrid Summer School 2018

Bajo el título Aplicaciones y posibilidades del procesamiento del Lenguaje Natural para la Investigación en Humanidades por quinto año consecutivo, DH@Madrid Summer School 2018 ha tenido lugar en la UNED en su emblemático salón de actos Andrés Bello.

Durante los tres días de curso, se ha propuesta una introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural centrado en su aplicación a los problemas propios de la investigación en Humanidades Digitales. De esta manera, el curso se ha dirigido a todos aquellos interesados en métodos digitales de investigación aplicados a las humanidades.

Nuevamente en esta oportunidad, los contenidos del curso, han podido seguirse de forma presencial y online, y ya se puede acceder en diferido.

Esta nueva edición del curso de verano ha contado entre otras, con la colaboración de las infraestructuras europeas de investigación CLARIN y DARIAH, así como de distintas redes de humanidades digitales, y ha sido organizado por el LINHD en el marco del proyecto POSTDATA.

DH@Madrid 2018

El lunes comenzó con la bienvenida y la presentación del curso por parte de los directores, Clara I. Martinéz Cantón y Salvador Ros Muñoz.

A continuación, Elena Álvarez Mellado, nos deleitó con su ponencia de “La lengua al microscopio: introducción básica al NLP desde Humanidades”, explicando las posibilidades que permiten las herramientas de la Lingüística computacional, mediante el análisis informático de grandes cantidades de textos. Su ponencia ha comenzado con una comparación entre el tabú que existía en época medieval en relación a la disección de cuerpos humanos para comprender su funcionamiento, y el peso de la tradición médica de Galeno, cuyas teorías estaban basadas principalmente en la observación, pero no se contrastaban. Explicó, además, las tareas básicas de un ordenador a la hora de procesar un texto.

 

La tarde del lunes se cerró con la presentación de Jennifer Edmond, Directora de proyectos estratégicos del Trinity Long Room Hub Arts & Humanities Research Institute, contándonos sobre la infraestructura DARIAH y de las ventajas de crear y compartir una infraestructura común que nos facilite el acceso a redes de trabajo y al conocimiento compartido entre diversos actores. De esta manera, tener una estructura también permite acercarse y ajustarse mejor a estándares como Open Science, incrementa las posibilidades de obtener financiación y promueve la sostenibilidad a lo largo del tiempo de los resultados. Permite además, estar al día de qué se está haciendo en el entorno de tu investigación.

El día martes, comenzó con la charla de Pablo Ruiz Fabo que ha introducido la noción expresión regular (regular expression- regex) y ha mostrado con diversos ejemplos y ejercicios cómo explorar un corpus de textos mediante el uso de regex, aprendiendo a modificar cadenas de texto eficazmente. La exposición teórica estuvo acompañada de ejercicios en donde se aprendieron, entre otras, las diferencias entre los elementos literales y los especiales. Durante su ponencia Pablo ha proporcionado una serie de enlaces donde poder usar las
expresiones regulares en Internet y también unos editores para poder descargarse en los ordenadores.

Mikel Iruskieta, investigador del Grupo IXA de la Universidad el País Vasco, exponía la potencialidad de Python y el lenguaje de programación para extraer o generar corpora textuales y explotarlos, guardando los resultados obtenidos. También, explicaba las tareas de PLN que pueden realizarse con Python, como la extracción de información de textos de distinto tipo, buscar términos en la web y comparar frecuencias, el desarrollo de programas basados en análisis lingüísticos y búsquedas basadas en diccionarios, guardando toda la información obtenida en XML. Asimismo, explicaba para qué podían ser útiles las infraestructuras del procesamiento del lenguaje, como CLARIN-K.

Por su parte, Mª Luisa Díez Platas, Investigadora del proyecto POSTDATA, se centró en la presentación de una herramienta que ha sido desarrollada en el Proyecto POSTDATA para el reconocimiento de entidades nombradas: Hispanic Medieval Tagger (HisMeTag). Constituye una de las tareas más importantes en la extracción de información y consiste en el reconocimiento y la clasificación de nombres de personas, lugares, organizaciones, expresiones numéricas, expresiones temporales, etc.  Su principal novedad es el reconocimiento de entidades nombradas en textos medievales. Pero, además, gracias a HisMeTag ha sido posible la creación de una taxonomía de entidades que puede servir de gran utilidad para los humanistas en su tarea de análisis de los textos.

La tarde del martes finalizó con la ponencia de Elena González-Blanco, investigadora principal del Proyecto POSTDATA y General Manager of Europe en CoverWallet. Elena comenzó con un repaso de lo que son las Humanidades Digitales y la situación actual, con el machine learning y la inteligencia artificial. Comentó que la inteligencia artificial es una etiqueta que engloba muchas cosas: reconocimiento facial o de escritura; máquinas que pueden llevar a cabo razonamientos complejos, como jugar al ajedrez; algoritmos complejos que se resuelven solos; los chatbots y los asistentes virtuales o los medios de transporte que se conducen solos. Son tecnologías diversas que se aplican a diferentes ámbitos, pero que todas tienen un punto en común: la transformación digital. No es la disciplina la que marca la diferencia, sino la tecnología y el tipo de materia sobre la que se aplica.

El último día de curso, comenzó con la charla de Antonio Robles de la UNED y José Manuel Fradejas de la Universidad de Valladolid. Se puso de manifiesto la necesidad de la interdisciplinariedad, uniendo el aspecto informático con el humanístico. En este sentido, el lenguaje R no solo sirve para el análisis de textos sino también para realizar análisis estadísticos y visualizaciones avanzadas. El profesor Fradejas explicó qué es la estilometría y señaló cuales son los libros reveladores en el campo de la estilometría para él. La charla de José Manuel también tuvo una gran parte de práctica para demostrar otras potencialidades del PLN.

A continuación, Gimena del Río, investigadora de CONICET- Argentina, explicó en qué consistía el proyecto Pelagios, y lo que es un gazetteer (una base de datos histórico-geográfica que permite trabajar en sistemas de información geográfica con coordenadas geotópicas). La estructura Pelagios está centrada en datos geográficos como entidades nombradas y trabaja distintas tecnologías: Linked Open Data, Geographical Information Systems, Natural Language Processing, GeoJson, XML-TEI, etc. Además su uso es muy intuitivo, como se pudo comprobar
durante la práctica.

La intervención de Helena Bermúdez Sabel, investigadora del Proyecto POSTDATA, fue de carácter eminentemente práctico. Comenzó, sin embargo, con una breve introducción sobre en qué consiste XML y sus ventajas respecto a otros formatos, al unir un lenguaje humano y uno informático. Así, la finalidad principal del lenguaje XML es la de modelar la estructura inherente y las propiedades semánticas de diversos documentos culturales por medio de hierarquías y estructuras ordenadas. Entre las aplicaciones prácticas de XML para las Humanidades Digitales cabe destacar la identificación de estrofas y versos y una serie de recursos estilísticos.

Para finalizar y a modo de colofón del curso, Enrique Vidal, catedrático de la Universidad Politécnica de Valencia, explica cómo llevar a la práctica en un proyecto de investigación, el Procesamiento del Lenguaje Natural. Hace algunas décadas numerosos investigadores vaticinaron el fin del papel como modelo de transmisión del texto escrito. Sin embargo, este vaticinio no se cumplió y hoy en día existe una buena cantidad de textos escritos a mano que no han sido procesados aún mediante herramienta informática alguna. Las tecnologías que se están desarrollando actualmente para procesar textos manuscritos son cada día más numerosas. Explicó que se han desarrollado tecnologías de interacción persona-máquina que permiten conseguir transcripciones perfectas con un esfuerzo mucho menor del que supondría una transcripción manual por parte de un ser humano. Estos son los llamados métodos interactivo-predictivos de transcripción asistida. Además, se han desarrollado tecnologías de predicción probabilística de texto en imágenes, que se pueden aplicar directamente a las imágenes sin tenerlas explícitamente transcritas.

¡¡¡Muchas gracias a todos por la participación…los esperamos el año que viene!!