Presentación de PowerPoint

Transcripción

Presentación de PowerPoint
Plan y estrategia de Marketing
Digital
César Aparicio
Planificación y estrategia; del
enlace al contenido
César Aparicio
Nicholas Taleb
ENLACES
ANÁLISIS DE CONTENIDO
El ojo que ves no es
ojo porque tú lo veas;
es ojo porque te ve.
Noun
ProperNoun
Adj
Adv
Verb
island
8 Ireland
8 largest
3 just
2 cover
3
country
3 Europe
5 live
2 inland
1 locate
2
%
2 Atlantic
4 african
1 northwest
1 avoid
1
area
2 Spain
4 asovereign
1 officially
1 border
1
border
2 European
3 british
1 politically
1 compare
1
coast
2 North
3 central
1 relatively
1 comprise
1
land
2 Sea
3 changeable
1
divide
1
mi
2 Union
3 continental
1
extend
1
population
2 Britain
2 east
1
include
1
west
2 Channel
2 european
1
remain
1
andpenone
1 France
2 extant
1
separate
1
archipelago
1 Great
2 fifth
1
surround
1
average
1 Islands
2 fourth
1
wood
1
ANÁLISIS
Los símbolos anteriores, en una frase deben
determinar la aparición más probable de un
grupo de símbolos sobre los otros del alfabeto.
N-gramas: Subsecuencia de n elementos
consecutivos en una secuencia dada.
Cadenas de Markov: La probabilidad de que
ocurra un evento depende solamente del evento
inmediatamente anterior.
• Con el texto "Platero y yo", si se toman como
elementos los caracteres que lo componen, sus
trigramas serían: "Pla", "lat", "ate", "ter", "ero",
"ro ", "o y", " y ", "y y" y finalmente " yo".
• Para el caso de "Al bien hacer jamás le falta
premio", si se establecen como elementos a las
palabras del texto, sus bigramas son: “Al bien",
“bien hacer", “hacer jamás", “jamás le", “le
falta", “falta premio“.
Traducción automática:
P(“chiste verde") > P(“chiste verdoso")
Corrección ortográfica automática:
Ay mis hojos
P(“Ay mis ojos") > P("Ay mis hojos")
Reconocimiento de idiomas:
the
P(“inglés") > P("español")
Reconocimiento del habla.
En el ejemplo anterior, la palabra “casa” aparece
habitualmente junto a pronombres, determinantes,
adjetivos… ¿Qué estructura sintáctica es más
probable en una muestra según los datos del
corpus? ¿”Reformas casa Madrid”? (todo junto), ¿o que
antes de la palabra “casa” aparezca “su”, “de”, “la”,
etc.?
Dudas y soluciones:
•
¿Enlaces salientes y enlaces salientes a sitios
de trust a la vez?
•
¿Enlaces follow y no follow juntos?
•
¿Tamaño de los artículos?
•
¿Temáticas?
•
Tipos de anchor, ¿exactos o no?
En mi soledad
he visto cosas muy claras,
que no son verdad.
Bibliografía y herramientas
• https://www.google.com/patents/US20120265755?dq=fraudulent+inassig
nee:google&hl=en&sa=X&ved=0CDgQ6AEwBDgoahUKEwi2ss_F6oPGAhVE
VRQKHdcrABE
• https://www.google.com/patents/US8645396?dq=fraudulent+inassignee:
google&hl=en&sa=X&ved=0CD8Q6AEwBTgoahUKEwi2ss_F6oPGAhVEVRQ
KHdcrABE
• https://www.google.com/patents/US20150088896?dq=cooccurrence+inassignee:google&hl=en&sa=X&ved=0CB0Q6AEwAGoVChMIr
NbKp-yDxgIVzLcUCh3BSQBr
• https://www.google.com/patents/US8903812?dq=link+%2B+correlation+i
nassignee:google&hl=en&sa=X&ved=0CDgQ6AEwBDgKahUKEwjtr6Tg5YPG
AhVCuxQKHWzQALE
• https://www.google.es/patents/US8909628?dq=ngrams+inassignee:google&hl=en&sa=X&ved=0CC8Q6AEwAmoVChMIm6Pa
uYuIxgIVhMcUCh1LCgCS
• http://www.corpusdelespanol.org/x.asp
Bibliografía y herramientas
• http://www.ecured.cu/index.php/N-grama
• http://pdln.blogspot.com.es/2012/10/modelos-de-lenguaje-ngramas.html
• http://blog.kleinproject.org/?p=280
• https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain
• http://www.eco.uc3m.es/~cavelas/IE/materiales/Eviews_estimacion.pdf
• http://www.fing.edu.uy/inco/cursos/intropln/pres/2011%2010%20%20Modelos%20de%20lenguaje.pdf
• http://habla.dc.uba.ar/gravano/ith-2014/12-ngramas.pdf
Bibliografía y herramientas
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•
Gephi: http://gephi.github.io/
Eviews 8 http://www.eviews.com/home.html
Prosuite Provalis Resarch http://provalisresearch.com/es/products/
Ngram Viewer https://books.google.com/ngrams
Excel: https://products.office.com/es-es/excel
Khcoder: http://sourceforge.net/projects/khc/
Screamingfrog: http://www.screamingfrog.co.uk/seo-spider/
SEMrush: http://www.semrush.com/
¡GRACIAS!
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