Fecha y hora: 29/01/26, 5pm CET
Ponentes: Fernando Alva Manchego, School of Computer Science and Informatics, Cardiff University
Presentador: Paloma Martínez, Universidad Carlos III
Resumen:
La simplificación automática de textos tiene como objetivo hacer la información más accesible sin alterar su significado original. En esta charla me centraré en la simplificación con control de la legibilidad, es decir, en cómo adaptar textos a distintos niveles de competencia lingüística de los lectores. Presentaré los principales retos y avances en el control de la legibilidad, incluyendo cómo representar y predecir los niveles de complejidad mediante métricas y modelos de legibilidad. Discutiré enfoques para incorporar este control en sistemas de simplificación automática, abarcando desde modelos entrenados específicamente para ajustarse a distintos niveles de legibilidad hasta el uso de grandes modelos de lenguaje mediante estrategias de prompting. Analizaré también los desafíos de evaluación en este contexto, como equilibrar la simplicidad, la preservación del significado y la fluidez, así como las limitaciones de las métricas de evaluación tradicionales. Basaré la discusión en resultados empíricos recientes, incluyendo tendencias observadas en la TSAR 2025 shared task y comparaciones entre diferentes métodos de control de la legibilidad. La charla concluirá con una discusión sobre el potencial de estas tecnologías en aplicaciones reales, como la educación y la comunicación pública, y sobre los desafíos pendientes para desarrollar sistemas de simplificación que se adapten de forma efectiva y responsable a sus lectores.
Bio:
Fernando Alva Manchego es profesor investigador en la Universidad de Cardiff, UK, donde forma parte del grupo de Procesamiento de Lenguaje Natural. Su investigación se centra en tecnologías de inteligencia artificial aplicadas a la educación y a la accesibilidad de la información, con especial atención a la generación automática de textos (como la simplificación de textos, la traducción automática y la generación de resúmenes), la evaluación de la generación de lenguaje natural y los asistentes de redacción. Su trabajo abarca la creación de recursos lingüísticos, el diseño de metodologías y métricas de evaluación, y la implementación de modelos de aprendizaje automático orientados a mejorar la claridad y legibilidad de la información para diferentes audiencias. Ha contribuido a proyectos y publicaciones sobre simplificación de textos controlada por legibilidad, evaluación de métricas automáticas, y corpora y herramientas para tareas de PLN.
Enlace a la charla: https://zoom.us/webinar/register/WN_aGqoWVQJQxycg-7O40Ua4w
