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Un recomendador inteligente

Un recomendador inteligente

Con LK el usuario entra en cada texto tras hacer una query. Sus clicks y los contenidos por los que se interesa dan una medida del contexto y del significado de las palabras que está clickeando, y de qué otros contenidos le podría interesar. El contexto es clave.

También la navegación podría ser importante, si tú has entrado en varios artículos de un tema, lo más probable es que estés buscando info al respecto.

También el tiempo que estén en un artículo. Por ejemplo, si los tiempos de estancia son demasiado cortos, se pueden sugerir otros temas hasta obtener la respuesta adecuada en términos de estancia.

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How Artificial Intelligence Has Transformed The eCommerce World

techbullion.com

Artificial intelligence (AI) has crept into all corners of eCommerce, from customer support to manufacturing. Assisting teams with data analysis, predictions, efficiency, and productivity, AI is helping eCommerce companies cut costs and generate higher revenues. One of the major benefits of AI is its capacity for data analysis.

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LK Media 2021

LK Media 2021

LK Media permite un innovador modelo de publicidad, convirtiendo en interactivos los contenidos de los editores y conectándolos con plataformas de publicidad y monetización. Es una solución que ofrece una forma sencilla para que las marcas trasciendan los confines de móvil y aparatos digitales al tiempo que permite campañas efectivas.

Características

LK Media enriquece los contenidos de los editores con un reconocimiento inteligente de las palabras y sus significados, junto a herramientas de compra online. Así proporciona una forma innovadora para que los editores y las marcas puedan atraer a los consumidores. Así los consumidores descubren material multimedia en los contenidos que les interesan, pueden compartir LKs y comprar artículos. LK Media permite que las marcas refuercen su mensaje mediante el uso de imágenes, videos de E-Commerce y proyectos de promoción de marca, y los editores pueden monetizar el contenido de una manera no invasiva. De esta forma los medios de comunicación sean accesibles al consumidor, medibles, relacionados, sociales y cuantificables. Se activa cuando los usuarios hacen clic en enlaces insertados en los contenidos de los editores, mostrando información de productos, objetos y personas. LK Media incluye analíticas de rendimiento a tiempo real, permitiendo tomar decisiones reveladoras basadas en datos.

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Un Diccionario inteligente para la lectura aumentada

Un Diccionario inteligente

Un Diccionario inteligente sería una herramienta que catalogue tu información de forma automática, mientras navegas y lees. También podría hacer búsquedas complejas sumando expresiones a su base de datos. Hace tiempo que le doy vueltas a esta idea. Hice algunos post, no muy precisos, pero ahora la veo en pantallas como las que siguen:

 

Sistema operativo de Xerox

Kindle X Ray

El Diccionario iría construyendo un historial de lectura aumentada y estudio, y mostraría en un panel las definiciones de los términos clave encontrados en el contenido que estamos leyendo. Tendría, además, una herramienta de navegación con una especie de brújula informativa, para consultar, entender las relaciones entre los términos clave encontrados y construir rutas de aprendizaje.

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Pensando cómo mostrar datos

Pensando cómo mostrar datos…  Aquí tenemos las primeras simulaciones de los datos que mostraremos en LKM.

La herramienta posee unas 50 columnas y gráficos que analizan el comportamiento de las palabras, las fuentes a las que pueden estar conectadas, los resultados y los tipos de navegación que queremos desarrollar.

Muchos de estos datos influirán en el diseño de la interface de lectura aumentada.

Aquí van las analíticas.

pensando en cómo mostrar datos. Analíticas para LKM

Primeras analíticas mostradas

 

mostrando analíticas para LKM

 

 

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HiperDiccionario con Inteligencia Artificial

Hemos recuperado la vieja idea de hacer un Diccionario. Solo que ahora, casi diez años después, podemos introducir herramientas de Inteligencia Artificial. La idea es usar LK para generar un vocabulario inteligente, un conjunto de definiciones que pueden conformar un campo de saber y en las que es posible navegar siguiendo una lógica.

 

 

Los editores gestionan el contenido desde estas ventanas y LK genera enlaces, navegación e historiales inteligentes en las páginas y documentos que se indiquen.

 

 

También es posible elegir qué fuentes (o canales) de información aportarán contenidos multimedia o documentos relacionados.

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Perfiles políticos

Perfiles políticos

Un año antes de que estallara el escándalo de Cambridge Analytica, David Carroll, profesor de Media Design en la New School de Nueva York, no estaba contento con la forma en que la empresa de marketing político estaba usando sus datos, después de que se reveló que había creado perfiles de hasta 240 millones de estadounidenses y se jactó de que tenía entre 4.000 y 5.000 puntos de datos de cada votante.
En julio de 2017, Carroll le pidió a la empresa que le proporcionara detalles de los datos que tenía sobre él.
En marzo del año siguiente, le enviaron dos archivos que contenían su información de registro de votantes, participación histórica en elecciones y un modelo ideológico de cómo podría votar en el futuro.
Carroll y las autoridades británicas consideraron que Cambridge Analytica estaba reteniendo información, tras una reclamación de Carroll la justicia de Reino Unido ordenó a Cambridge Analytica que aportase información mucho más completa.
La empresa ignoró la orden y optó por declararse en bancarrota.

Fuente: BBC.

 

 

Puntos de datos

Los datos personales que conforman estos perfiles de votantes tienen, según la propia CA, hasta 5000 elementos por perfil. Se trata de una cantidad de información que solo puede ser obtenida y procesada por máquinas.

Sería interesante tener algún tipo de ID digital para gestionar datos personales y decidir cuáles de ellos queremos restringir al procesamiento con máquinas y cuáles hacer públicos.

LK-ID…

 

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Versión Beta de Widget LK Media

Versión Beta de LK Media

 

Esta es, creo, la tercera versión del producto.

Es un Widget, un formato más flexible para operar en cualquier entorno online.

Lo conseguimos tras unas cuantas pruebas.

LKM hace un Dom en tiempo real sobre el contenido online del editor y genera enlaces inteligentes y dinámicos sin romper su código, en una integración técnicamente fluida y orgánica.

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Gestión de contenidos con catalogación automática

Tarjetas digitales con metadatos para libros, sus categorías y las palabras clave detectados en ellos.

 

Gestión de contenidos con catalogación automática

 

El acceso a los documentos se organizaría desde la Tarjeta de navegación, la que aparece en gris claro, que gestiona el resto de los Items, mediante una matriz.
Los metadatos, y las secuencias en que se ordenan según los intereses de los lectores, generan queries específicas actualizadas en tiempo real.
Por ejemplo, las tarjetas grises, generan búsquedas en internet a partir de las palabras clave de la categoría «textos legales» del catálogo de LK y construyen, en tiempo real, un listado de resultados con más información sobre esos contenidos.

 

 

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Linkgua Books Demo para ebooks

Linkgua Books Demo para ebooks

 

 

Esta es la segunda versión del producto. Es un browser para libros digitales. Funcionó con el catálogo del Gutenberg Project. Les pedimos permiso para hacer el experimento y nos autorizaron. LK Books genera enlaces inteligentes y dinámicos que conectan con mapas y reproductores de música y video.

 

Linkgua Books

 

 

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Características de nuestro programa

Descripción del programa

Se trata de un programa de reconocimiento de significado. Funciona sobre cualquier contenido digital (en los formatos más comunes del mercado txt, doc, epub, pdf) con independencia de su idioma (funcionaría inicialmente en inglés, español y chino, pero está previsto hacerlo en otras lenguas). El programa reconoce

  1. El significado de palabras individuales en cualquiera de sus formas gramaticales (de acuerdo al contexto en el que aparecen)
  2. El vocabulario base de un documento digital y busca las definiciones clave de dicho vocabulario
  3. Traducciones de dichas palabras en las lenguas preseleccionadas
  4. Localidades
  5. Composiciones musicales
  6. Obras literarias
  7. Obras artísticas de diversa índole
  8. Películas
  9. Productos comerciales de todo tipo
  10.  Traduce obras o documentos y revela la fuente de origen
  11. Entidades no especificadas (fórmulas matemáticas, sistemas métricos, de peso, etc.) y permite hacer conversiones entre estas
  12. Relaciones entre documentos en distintos formatos (sean estos textos, archivos musicales, imágenes o videos)
  13. El “sentiment analysis” de las entidades en redes sociales
  14. Reconoce contenidos en las Api de terceros (Dropbox, Google Cloud, Google Movie, Amazon, Itune, Spotify, etc.)
  15. El área temática de los contenidos
  16. En la redes sociales a personas que hablan de contenidos semejantes entre sí
  17. Búsquedas semánticas dentro de los contenidos que ha procesado
  18. Hace un clustering del documento (a que área pertenece [ej., “economy, business, finance, labour” 70%,  “education” 30%])
  19. Y a partir de ahí establece una especie de “Page Rank” de las fuentes de información que alimentan las ventanas, que permite seleccionarlas y prioriza unas sobre otras a partir de los feedback de los usuarios. Por ejemplo, si eres médico prefieres que las referencias médicas venga de tu cuenta en http://www.uptodate.com y si eres abogado de una base de datos especializada. Si eres músico prefieres que sea el Billboard, etc., etc.
  20. Nuestro programa reconoce productos comerciales y genera “Playlist” o “Wishlist” de estos utilizando las API de las principales tiendas Online, de manera que puedan ser adquiridos con un click. Por ejemplo, analiza una receta de cocina y genera un shoping cart con todos los ingredientes, permitiendo al usuario comprarlos en Wallmart.

 


 

Patente provisional

 

EFS ID: 18628712

Application Number: 61972699

Confirmation Number: 2126

Title of Invention: ONLINE ANNOTATION GENERATION AND DISPLAY SYSTEM AND METHOD

 

 

CROSS-REFERENCE TO RELATED APPLICATIONS

  • Not Applicable.

 

STATEMENT REGARDING FEDERALLY SPONSORED RESEARCH OR DEVELOPMENT

  • Not Applicable.

 

INCORPORATION BY REFERENCE OF MATERIAL SUBMITTED ON A COMPACT DISC

  • Not Applicable.

 

TECHNICAL FIELD

  • The technical field relates generally to information systems and, more specifically, to the dissemination of data garnered from network-accessible databases and servers.

 

BACKGROUND

  • With the advent of the Internet and increasingly powerful computing devices, users and entities have uniformly moved to consume all or most of the information they require online. Consequently, many private and public sector entities have moved to provide as much of their information online as possible, as quickly as possible. Wikipedia, a collaborative encyclopedia, is an example of a private sector entity that provides all of its encyclopedia information online, as well as its internal information, such as quarterly reports. The U.S. Patent Office is an example of a public sector entity that provides all non-confidential proceedings online, as well as all internal data, such as employment related data and production statistics. The philosophy behind providing the aforementioned data online is that a better informed group of consumers will act in a more informed fashion, thereby increasing education and productivity, reducing costs and enhancing individuals’ experiences.
  • One area that has not evolved fast enough to keep up with this movement, however, is the web surfing or web browsing process. Today, it is still difficult and complex for regular web surfers to fully understand an online document that includes words or phrases that the reader does not understand. Typically, a reader faced with this situation will be forced to open a separate web browser window, engage in some interacting with the web browser to find the definition or explanation of the unrecognized word or phrase, and navigate back to the original web browser to understand the online document. This process can be tedious and annoying for web users and can lead to a disjointed and unsatisfying reading experience.
  • Therefore, a dire need exists for improvements over the prior art, and more particularly, there is a need for a more efficient method and system for facilitating the use and comprehension of web documents for consumers.

 

SUMMARY

  • According to the aspects illustrated herein, a method on a server for providing annotation data for a web document over a communications network is disclosed. The method includes: a) receiving, via the communications network, metadata about keywords, wherein the receiving step is performed continuously in real-time; b) generating annotation data for each keyword based on the metadata for each keyword; c) storing and indexing the annotation data in a connected database; d) providing, via the communications network, a graphical user interface for a user to peruse the web document, which includes a plurality of keywords; e) receiving, via the communications network, a message from the graphical user interface indicating that the user desires annotation data for a particular keyword of the plurality of keywords in the web document; f) performing a search for annotation data corresponding to the particular keyword in the connected database; and g) providing, via the communications network, the annotation data corresponding to the particular keyword, wherein said annotation data is displayed in the graphical user interface.
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Un Smart Reader para lectura aumentada

Un Smart Reader para lectura aumentada y mejora de la comprensión lectora

Estamos trabajando en la extracción de entidades nominales en nuestro catálogo y en el desarrollo de tecnología propia para determinar en tiempo real con qué recursos es mejor conectar dichas entidades.

En la primera fase de este trabajo queremos desarrollar herramientas para hacer ediciones críticas actualizadas en tiempo real, enriquecidas con imágenes, videos y mapas.

Y en una segunda fase queremos desarrollar herramientas para establecer lo que podríamos llamar “perfiles semánticos individuales”. Estos perfiles constarían de metadatos, de conceptos y de relaciones entre ellos, procesados con inteligencia artificial. Con ellos intentaríamos recomendar contenidos asociados con los temas que interesan a los lectores de nuestros libros con un nivel de precisión que creo será superior al de las herramientas actuales. De paso, también conectaríamos nuestro catálogo con otros contenidos provenientes de internet o de otras editoriales.

Una vez más, creemos que si estas tecnologías se enfocan en los usuarios finales y en sus necesidades estaríamos simplificando el modo en que accedemos a la información, ofreciendo contenidos más precisos en menos pasos.

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Un historial categorizado de forma automática

Un historial categorizado de forma automática

 

En un sitio web solo tienes como opción los links que esa misma Web contiene. En su mayoría aparecen en los menús y se repiten en cada página. En todo caso puedes usar el buscador del sitio o copiar y pegar en Google cosas que te interesan, para ir viendo contenidos relacionados.
Nosotros hacemos que todas las palabras sean links que conducen a un nivel más profundo de información. Queremos convertir en links cualquier interés de los usuarios. Identificar qué patrones siguen sus secuencias de clics y con qué palabras están relacionadas. A partir de esto, podríamos extraer categorías y palabras clave que nos permitan catalogar la información que hemos consumido y saber en qué partes de los documentos analizados están los párrafos que mejor responden a la curiosidad, los intereses o las expectativas de la gente.

 

En esta secuencia que sigue mostramos:

 

1. Un historial clásico.

 

2. Otro generado por LK, categorizado automáticamente y ordenado según los intereses del usuario. Y entre otras, la opción para ir directo a la palabra clave Deep en el interior de un artículo, con un enlace al fragmento del texto.

 

Un historial categorizado de forma automática

 

Los documentos online se convertirían en capas que pueden ser recorridas en profundidad y que se reordenarían siguiendo nuestros intereses.
Analizando estas interacciones sabremos qué patrones siguen los usuarios cuando están interesados en algo y podremos anticiparnos.
Las palabras crearían nuevos contenidos organizados de esta forma con solo tocarlas.
Los links de las Webs serían consistentes y lógicos, en una internet «más profunda» en que cada clic es inteligente. Asimismo el historial categorizado de forma automática de LK guardaría estos enlaces organizados por categorías y palabras clave facilitando la recuperación de todos los contenidos consumidos. Y al compartirlo estaríamos haciendo un uso colectivo de un universo de enlaces categorizados que apuntan de forma dinámica a la información que nos interesa, y que se actualiza y crece en tiempo real.

 

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