Deep Kayal

Ingeniero de aprendizaje automático

“Los datos que tenemos en Elsevier son una mina de oro de información para muchas cuestiones interesantes e inteligentes”

Deep Kayal

En mi opinión, el (procesamiento del) lenguaje natural es la frontera del aprendizaje automático hoy en día. El texto es difícil de procesar, porque no es continuo y es subjetivo, las palabras tienen significados diferentes para personas diferentes. Pero precisamente eso es lo que lo hace divertido. Por ejemplo, hemos creado una funcionalidad que identifica el tema de un artículo basándose en su contenido, por lo que ahora podemos hacer análisis a gran escala sobre cuáles son los temas que se mencionan con más frecuencia y, por consiguiente, pueden considerarse populares. Esto ayuda a decidir a los investigadores dónde deben centrar su investigación, a los organismos de financiación, dónde invertir su dinero y a las editoriales cuáles son los siguientes temas que deben cubrir las revistas. Los datos que tenemos en Elsevier son una mina de oro de información para muchas cuestiones interesantes e inteligentes. El hecho de que seamos los propietarios de estos datos y, por tanto, podamos garantizar su calidad, nos distingue.

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Deep Kayal es un ingeniero especializado en aprendizaje automático del equipo de Contenido e Innovación de Elsevier, que trabaja en la extracción automática de datos de los artículos de investigación para varios productos en Elsevier.

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