Demos

Sefarad 3.0

Sefarad 3.0
  • Autores Enrique Conde
  • Descripción Sefarad 3.0 es una herramienta de visualización de Big Data y fuentes de datos semánticas, realizado con ElasticSearch y W3C web components.

Football-Mood

Football-Mood
  • Autores Alberto Pascual Saaevedra
  • Descripción Esta demo muestra una aplicación de Sefarad (Visualization Framework) y Senpy (Sentiment y Emotion Analysis) a través del análisis de Tweets de un partido de fútbol.

Financial Twitter Tracker

Financial Twitter Tracker
  • Autores J. Fernando Sánchez-Rada, Marcos Torres, Miguel Coronado, Álvaro Carrera
  • Descripción Herramienta de visualización del sentimiento de tweets sobre diferentes compañías que cotizan en bolsa con el objetivo de estudiar la correlación entre dicho sentimiento y el movimiento bursátil. Demo: Demo

Sefarad

Sefarad
  • Autores Roberto Bermejo, Rubén Díaz Vega, Marcos Torres, Miguel Coronado, Álvaro Carrera
  • Descripción Sefarad es un Framework en HTML5 desarrollado para analizar datos realizando queries SPARQL al backend de tu elección. En esta demo, se realizan queries a la DBpedia sobre universidades europeas, con algunos widgets que permiten filtras los resultados y mostrarlos en un mapa.

Job Matching

Job Matching

SmartOpenData visualization tool

SmartOpenData visualization tool
  • Autores Rubén Díaz, Alejandro Saura, Geovanny Poveda
  • Descripción Herramienta que facilita la visualización de datos geo-espaciales en el proyecto SmartOpenData.

Eurosentiment Marl Generator

Eurosentiment Marl Generator

Emotion Detection with Onyx

Emotion Detection with Onyx
  • Autores J. Fernando Sánchez-Rada, Marcos Torres
  • Descripción Herramienta que facilita el análisis de emociones y su modelado con el vocabulario onyx.

Bot GSI

Bot GSI
  • Autores Javier Herrera
  • Descripción Bot que combina tecnología de Bots (ChatScript), de Agentes (Jason), indexación semántica (Scrappy y Siren).

Wool

Wool
  • Autores Óscar Araque Iborra
  • Descripción Herramienta de visualización del sentimiento de tweets sobre diferentes compañías que cotizan en bolsa con el objetivo de estudiar la correlación entre dicho sentimiento y el movimiento bursátil.

SEAS

SEAS
  • Autores David Moreno Briz
  • Descripción SEAS es un conjunto de servcios para el análisis de sentimientos y emociones de acuerdo a la API NIF. El formato de intercambio NLP (NIF) es un formato basado en RDF y OWL. El análisis de sentimientos se genera usando la tecnología semántica Marl; mientras que el análisis de emociones usa Onyx.