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 Algoritmos de clasificación para búscar y categorizar preguntas.

Funciones principales
  • Búsqueda de textos por similitud semántica.
  • Etiquetado de textos en base a categorías entrenables.
Descripción

Algoritmos de procesamiento de lenguaje natural desarrollado en Python que permite la búsqueda de texto por similitud semántica y etiquetar textos en base a categorías entrenables. Esta herramienta analiza las preguntas recibidas al gobierno evitando la duplicidad de preguntas y categorizándolas por temática. 

 

Esta herramienta la desarrolló la Dirección Nacional de Datos e Información Pública del Ministerio de Modernización de la Presidencia de Argentina. Surgió para asistir a la Secretaría de Relaciones Parlamentarias y Administración de la Jefaura de Gabinete en la creación de informes y resolución de preguntas.

 

Para ello, el equipo de la Dirección Nacional de Datos e Información Pública creó estos algoritmos, que integrados a una interfaz  interna asisten en la búsqueda y categorización de las preguntas que componen los informes de la secretaría. 

 

Otros gobiernos u organizaciones pueden reutilizar o adaptar esta herramienta para mejorar el flujo de la gestión de las preguntas y respuestas que reciben diversos despachos y mejorar la comunicación con la sociedad civil. 

Lenguaje de programación
Python
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Áreas de conocimiento
Ciencia y tecnología
Reforma/modernizacion del estado