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Esta sección presenta algunas demos desarrolladas por nuestro grupo para ilustrar nuestra investigación. Puedes verlas funcionando en la sección de vídeos.

SmartOpenData visualization tool

logoSmartOpenData

Autores: Rubén Díaz, Alejandro Saura, Geovanny Poveda 

Resumen: Herramienta que facilita la visualización de datos geo-espaciales en el proyecto SmartOpenData.

URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/smartopendata/

Eurosentiment Marl Generator

marl generator

Autor: J. Fernando Sánchez-Rada

Resumen: Herramienta que facilita la conversión de recursos lingüísticos a Marl/Onyx

URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/eurosentiment/marlgenerator/

Job matching

job matching

Autor: Pablo Moncada y Ganggao Zhu

Resumen: Ejemplo de aplicación del algoritmo de similitud semántica para Job matching

URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/job-matching/#/main/select

Emotion Detection with Onyx

job matching

Autor:J. Fernando Sánchez-Rada

Resumen: Herramienta que facilita el análisis de emociones y su modelado con el vocabulario onyx

URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/onyxemote/

Bot Gsi

job matching

Autor:Javier Herrera

Resumen: Bot que combina tecnología de Bots (ChatScript), de Agentes (Jason), indexación semántica (Scrappy y Siren).

URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/gsibot

Sefarad

Sefarad Logo

Autores: Roberto Bermejo, Rubén Díaz Vega, Marcos Torres

Resumen: Sefarad es un Framework en HTML5 desarrollado para analizar datos realizando queries SPARQL al backend de tu elección. En esta demo, se realizan queries a la DBpedia sobre universidades europeas, con algunos widgets que permiten filtras los resultados y mostrarlos en un mapa.

URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/sefarad/demo

Financial Twitter Tracker

Finatial Twitter Tracker logo

Autores: J. Fernando Sánchez-Rada, Marcos Torres

Resumen: Herramienta de visualización del sentimiento de tweets sobre diferentes compañías que cotizan en bolsa con el objetivo de estudiar la correlación entre dicho sentimiento y el movimiento bursátil.

URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/ftt

Wool

                       

Autor: Óscar Araque Iborra

Resumen: Editor web para reglas de automatización disparadas por eventos que posibilita la simulación de eventos y acciones en un laboratorio virtual.

URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/wool

SEAS

SEAS logo

Autor: David Moreno Briz

Resumen: SEAS es un conjunto de servcios para el análisis de sentimientos y emociones de acuerdo a la API NIF. El formato de intercambio NLP (NIF) es un formato basado en RDF y OWL. El análisis de sentimientos se genera usando la tecnología semántica Marl; mientras que el análisis de emociones usa Onyx..

URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/SEAS/Controller 

 

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