El objetivo principal de CLARA-FINT fue describir la estructura de los informes financieros para permitir la comparación del contenido. Por ello, nuestra aproximación a la simplificación implicó, sobre todo, un discurso y una estructura sintáctica claros, y no solo un vocabulario básico. Se han recopilado nuevos textos para aumentar tanto el tamaño como, especialmente, la variedad del corpus FinT-esp. Un corpus más completo y variado ha permitido desarrollar modelos de lenguaje financiero en español.

Se han recopilado nuevos textos para aumentar tanto el tamaño como, especialmente, la variedad del corpus FinT-esp. Un corpus más completo y variado ha permitido desarrollar modelos de lenguaje financiero en español.

Un segundo objetivo específico fue la participación en tareas compartidas de evaluación dentro del marco de los Workshops on Financial Narrative Processing y MultiLing Financial Summarisation, organizados por los investigadores de UCREL – Lancaster. Esto ha permitido la inclusión de textos en español en las competiciones de resumen automático y la detección de causa y efecto. Un tercer objetivo fue avanzar en el conocimiento de la narrativa financiera, tanto desde una perspectiva económica como lingüística. La valiosa cantidad de datos recopilados ha constituido una fuente significativa para la elaboración de léxicos especializados o glosarios de términos financieros, así como para la publicación de estudios sobre las características del discurso financiero, sus formas de organizar la información y la argumentación. Este conocimiento puede tener impacto en disciplinas aplicadas del lenguaje, como la Traducción o la Comunicación.

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

1 a 10 de 66 Resultados
Adobe PDF - 707,6 KB - MD5: 5d8c71102dfc97df546f1842f273aadc
DataDatos
Annotation guidelines
Texto plano - 5,5 KB - MD5: 97b4479010c467a3e3b0c31d3825101c
DocumentaciónDocumentation
Texto plano - 6,0 KB - MD5: b3f073c662cf751a4ec2e8e3ef8f8336
DocumentaciónDocumentation
Adobe PDF - 2,4 MB - MD5: 70185178d188dafbe5bcbd4c6cf6ae0e
DocumentaciónDocumentation
This is a file that summarizes the activities and achivements of the CLARA-FINT project, which frames this work
Código fuente Python - 6,2 KB - MD5: 6173a7c10795e100e5e0b62142dff48c
Código
Archivo en Python
Imagen PNG - 250,4 KB - MD5: c78d68e8efd5b97236e77f120795d6cd
Imagen en formato PNG para la estética de la web
Imagen PNG - 21,8 KB - MD5: 785bcadc3710e2bcc900099a8bdeac2b
Imagen en formato PNG para la estética de la web
Desconocido - 12,4 MB - MD5: e7d4c2ec615b83aa837407d6f7ae9191
DataDatos
Diccionario personalizado del inglés (base de datos)
Desconocido - 78,2 MB - MD5: 8e25089c12f7b9a669c980dc0ae66875
DataDatos
Diccionario personalizado del español (base de datos)
Imagen PNG - 71,4 KB - MD5: c4f5c6e76c10a954784b2103da49fec8
Imagen en formato PNG para la estética de la web
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.