Menu
Este proyecto busca analizar la dificultad de los textos para identificar estrategias que mejoren
no solo la obtención de textos en lenguaje claro, sino una adaptación inclusiva a distintos
grupos y personas de los textos. Estas estrategias toman como base estudios previos sobre
comprensión y guías de recomendaciones. A partir de éstas, se adaptan los textos con una
Inteligencia Artificial (IA), concretamente con gramáticas generativas y análisis de prompts. Las
salidas se analizan mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural e identificación de
patrones. Finalmente, se valida con una muestra de usuarios reales y con hardware de análisis,
como eye trackers, que identifiquen posibles problemas. De forma complementaria se habilita
un sistema de realimentación. Con los resultados obtenidos se repetirá el proceso a fin de
afinar la respuesta de las IAs.
1.Realizar un análisis comparativo de guías de lenguaje claro. El objetivo persigue
fundamentar, completar y estudiar la relevancia de las recomendaciones, a fin de dotar de
un repertorio mejor fundamentado a la comunidad.
2. Seleccionar el corpus de documentos de evaluación que tengan impacto en la población
general por su grado de uso. Lo cual redundará en la posibilidad de replicabilidad de los
experimentos por parte de la comunidad científica.
3. Desarrollar una herramienta software de evaluación de lenguaje claro con PLN. La
herramienta mostrará recomendaciones que identifiquen la resolución de dificultades en
los textos basados en las recomendaciones.
4. Investigar las herramientas de IA generativa para lenguaje claro. El análisis tomará como
entrada las recomendaciones de lenguaje claro y la retroalimentación de los usuarios.
Selección de tres perfiles de usuarios, este objetivo posibilitará profundidad en la
capacidad y rendimiento de esta tecnología en el lenguaje claro.
5. Implementar la herramienta de edición visual de páginas web. Incorpora un sistema de
feedback que permita mejorar el sistema mediante valoraciones, aportes y comentarios y recomendador de textos. Lo cual agilizará y mejorará la calidad de textos por parte de
editores web.
6. Evaluar el proyecto en su conjunto. Basada en encuestas de satisfacción de usuarios y
software de rastreo de la página (eye trackers) y el análisis comparativo de la mejora
obtenida, mediante el software de PLN de los documentos de entrada y la salida mediante
IA. Este objetivo estimará la mejora conseguida con la ejecución del proyecto.
Este proyecto ha sido publicado recientemente, estamos trabajando para publicar las novedades del mismo en breve.