Objetivo Específico 1: Extracción de Rasgos Lingüísticos Relevantes para Entrenar los Métodos de Aprendizaje Automático. Objetivo Específico 2. Aplicación de Métodos de Aprendizaje Automático (machine Learning) No Supervisado (clustering) al Corpus de Artículos Científicos. Objetivo Específico 3: Aplicación de Métodos de Aprendizaje Automático (machine Learning) Supervisado (clasificación) al Corpus de Textos Académicos Utilizando los Rasgos Obtenidos en el Objetivo Específico 1 y los Clusters Obtenidos en el Objetivo Específico 2.Reducir el Tiempo de Revisión y Edición de Textos Académicos Escritos en Inglés mediante un Sistema que Detecte Clasifique y Recomiende Automáticamente Mejoras en Aspectos Lingüísticos Relevantes (coherencia y Cohesión Textual) para Escribir Textos Académicos de Excelencia.La Productividad Científica es un Mercado Altamente Lucrativo Dentro de la Industria Editorial. La Productividad Científica se Materializa a Través de la Escritura Edición Revisión y Publicación de Textos Académicos (e. J. Artículos Científicos. ) Mayoritariamente Escritos en Inglés. Es en Esta Importante Área del Sector Editorial donde se Presenta una Gran Oportunidad a Nivel Nacional e Internacional. El Gran Problema es que la Escritura Revisión y Edición de los Textos Académicos es Complejo y Demanda Mucho Tiempo (ej 25% de la Jornada Laboral de un Académico). Este Problema Afecta a Estudiantes Académicos Universidades y Empresas Editoriales Científicas (como la Beneficiaria Biopub). Para Poder Abordar de Manera Eficaz Esta Problemática se Necesita de una Aproximación Tecnológica Robusta que Disminuya los Tiempos de Revisión y Edición de Textos Académicos. Hasta el Día de Hoy No Existe un Producto en el Mercado Mundial que Realice Esta Tarea por Ende Representa un Desafío Productivo que Requiere I+d+i. Es de Esta Manera que el Desafío Productivo para Nuestra Empresa que se Plantea Es: ¿cómo Reducir el Tiempo de Revisión y Edición de Textos Académicos Escritos en Inglés en al Menos un 50% Mejorando al Mismo Tiempo la Calidad del Escrito?. para Poder Lograr Reducir los Tiempos de Revisión y Edición de Manera Significativa se Requiere Automatizar en Parte este Proceso. Es Así como se Plantea una Aproximación Enfocada en el Área de Inteligencia Artificial (ia) Específicamente de Aprendizaje Automático (machine Learning) (aa). La Creación de Esta Tecnología se Logra a Través del Entrenamiento con Datos Masivos y Aprendizaje Automático de los Algoritmos Desarrollados. Gracias a esto se Descubren Nuevos Patrones Lingüísticos Relevantes para Poder Escribir Textos Académicos de Excelencia. Estos Patrones Serán la Base para Dar Recomendaciones Automáticas al Usuario Trayendo como Consecuencia que el Proceso de Revisión y Edición Sea Significativamente Más Rápido. Es de Esta Manera como el Dr. Javier Vera (el Profesional a Contratar) Presenta una Combinación de Capacidades Difícil de Encontrar Provenientes del Área de la Lingüística Matemáticas e Informática (ia-aa). este Conjunto de Experiencias No Están Presentes Actualmente en la Empresa y Son las Requeridas para Poder Desarrollar un Sistema Semi-automático de Revisión y Edición de Textos Académicos y Así Solucionar el Principal Desafío que Tiene Biopub el Reducir el Tiempo de Revisión y Edición de Textos Académicos Escritos en Inglés. La Experiencia del Dr. Vera Encaja Exactamente y es Coherente con nuestro Desafío y su Incorporación al Equipo Complementará de Manera Significativa el Desarrollo de la Nueva Tecnología. Esperamos con su Incorporación en nuestro Equipo Poder Completar el Desarrollo del Sistema Semi-automático de Revisión y Edición de Textos Académicos lo cual Esperamos que Tenga un Impacto Directo en los Procesos Productivos Internos de la Empresa Específicamente una Disminución en un 50% en el Tiempo de Revisión y Edición de los Usuarios del Software. Entre los Distintos Usuarios del Software se Destacan como Pioneros en el Uso de Esta Tecnología los Mismos Editores de la Empresa Biopub donde la Mejora es Evidente:sin el Uso del Software 1 Editor de la Empresa Revisa 3500 Palabras/día Equivalente a 240 Artículos Científicos/año a un Costo para el Cliente de $40 por Palabra. Esto Trae Ingresos para la Empresa de $33. 6 Millones/año con Margen de Ganancia para la Empresa de un 25%. Con el Uso del Software Proyectado en un 50% de Reducción de Tiempo Proyectamos que el Mismo Editor Podría Revisar 360 Artículos Científicos/año Incrementando los Ingresos para la Empresa en un 36% ($53. 2 Millones/año) y Aumentando los Márgenes de Ganancias en un 5% (30%) (revisar el Detalle y Proyecciones Conservativas en la Sección D Propuesta de Impacto). Es Así como el Desarrollo e Implementación en las Líneas Productivas de la Empresa de este Sistema para Dar Recomendaciones Automáticas al Usuario Realizará el Proceso de Revisión y Edición Significativamente Más Rápido. La Generación de Esta Nueva Tecnología Tendrá un Impacto Gigantesco en la Empresa Permitiéndonos Convertirnos de una Microempresa a un Emprendimiento Dinámico Movido por Innovacion (los Cuales Son los que Destaca la Oecd como Claves para que los Paises se Desarrollen). El Poder Producir un Producto Innovador (el Sistema) que Nos Daría un Elemento Diferenciador sin Igual Dándonos una Ventaja Competitiva versus la Competencia por Ende Posicionarnos de Manera Privilegiada en el Mercado (disminuyendo Costos y Aumentando Márgenes de Ganancia). Además el Desarrollo de este Sistema Espera Impactar Significativamente la Industria Editorial de Edición de Textos Científicos Sentando las Bases de la Escritura y Edición Académica en la Era de la Información Gracias a la Creación de Nueva Tecnología de Punta.Corporación de Fomento de la Producción