El equipo de investigadores de la USC que participa en el desarrollo de Obsidian sigue incrementando su producción científica. Acaba de publicar el artículo de investigación sobre lógica difusa titulado Using Fuzzy Sets in a Data-to-Text System for Business Service Intelligence. El artículo ha sido presentado en el 16th International Workshop on Intuitionistic Fuzzy Sets and Generalized Nets.
En este artículo de investigación, se describen las técnicas de lógica difusa utilizadas en la interpretación automática en lenguaje natural de los indicadores presentados por Obsidian en dashboards e informes. Así, se logran incorporar cuantificadores difusos como “bastante mejor” o “mejorando significativamente” al describir series temporales. Esto se aplica, por ejemplo, en la comparación de los valores medios mensuales con sus correspondientes valores históricos. De esta manera, los textos generados automáticamente ganan en naturalidad y facilidad de comprensión.
Aplicación práctica de este artículo de investigación sobre lógica difusa
Como puede verse en el siguiente ejemplo, el texto de la derecha es generado automáticamente a partir de las cuatro series temporales mostradas en la gráfica anterior. La generación automática del texto utiliza los algoritmos de lógica difusa presentados en el artículo publicado.
También disponible el vídeo de la ponencia sobre la interpretación automática de indicadores implementada en Obsidian.
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Esta publicación se suma a la ya realizada en 2016 sobre minería de procesos en herramientas de gestión de servicios, Process Mining in IT Service Management: A Case Study. Se ha publicado en ATAED@Petri Nets/ACSD 2016: 16-30
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