Encuesta satisfacción e-cienciaDatos

e-cienciaDatos es el repositorio de datos de investigación de las universidades del Consorcio Madroño. Es miembro de Harvard Dataverse Network, aceptado por las principales editoriales científicas y cumple los requisitos del H2020.

Estamos comprometidos con la mejora de nuestro servicio. Conocer mejor sus expectativas nos ayudará a adaptar nuestros servicios a sus necesidades.

Si desea colaborar con nosotros, seleccione su institución para comenzar la encuesta.

Gracias por su colaboración.

UAH UAM UC3M UNED UPM URJC

Ninguna de las anteriores


Recordármelo más tarde | No volver a mostrar este mensaje

About GRESEL: AI Generation Results Enriched with Simplified Explanations Based on Linguistic Features.

GRESEL: AI Generation Results Enriched with Simplified Explanations Based on Linguistic Features, is a coordinated research project funded by the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities. This initiative addresses the critical need to enhance the transparency and trustworthiness of responses generated by increasingly prevalent generative Artificial Intelligence (AI) applications. Recognizing the potential of these technologies across various domains, GRESEL focuses on enriching their output with simplified, linguistically grounded explanations.

The project is structured into two distinct, yet interconnected subprojects, each exploring specific facets of this overarching goal. This one is GRESEL-UAM: Financial Narratives and Literature.

It is led by Dr. Antonio Moreno-Sandoval. GRESEL-UAM delves into the intersection of financial narratives and literature. This subproject investigates how generative AI can be employed to analyze and understand complex financial texts and literary works. Furthermore, it aims to develop methods for generating AI responses in these domains that are not only accurate but also accompanied by clear and accessible explanations rooted in linguistic features present in the original texts. By focusing on these specific areas, GRESEL-UAM seeks to contribute to more nuanced and interpretable AI applications in both the financial and literary fields.

Dataverses destacados

Para usar esta funcionalidad ha de tener publicado o enlazado al menos un dataverse.

Publicar dataverse

¿Está seguro de que quiere publicar su dataverse? Una vez hecho esto, deberá permanecer publicado.

Publicar dataverse

Este dataverse no puede publicarse porque el dataverse al que pertenece no se ha publicado.

Eliminar dataverse

¿Está seguro de que quiere eliminar este dataverse? No podrá recuperarlo.

Búsqueda avanzada

11 a 14 de 14 Resultados
Texto plano - 8,2 KB - MD5: 0a221d46d9ad2f61ce4a49fa52d550c7
DocumentaciónDocumentation
Desconocido - 31,3 MB - MD5: 5d8472094caed885762534737cc4c5f1
DataDatos
Este archivo permite replicar la base de datos de Trafalgar en neo4j
Texto plano - 7,3 KB - MD5: 89b99117c9a4012f6e9c693f91e45b75
DocumentaciónDocumentation
Texto plano - 8,1 KB - MD5: 9048a0b73c1c96e49e5a465e6ef27435
DocumentaciónDocumentation
Añadir datos

Necesita identificarse para crear un dataverse o añadir un dataset.

Compartir dataverse

Compartir este dataverse en sus redes sociales favoritas.

Enlace al dataverse
Reiniciar modificaciones

¿Está seguro de que quiere reiniciar los campos de metadatos seleccionados?. Si lo hace, cualquier personalización (oculto, obligatorio, opcional) que haya hecho desaparecerá.