Áreas de especialización: Generación de Recursos, Biomedicina, Análisis de sentimientos, Clasificación de textos, Modelos del lenguaje, Generación del lenguaje, Extracción de información
Formación: Informática
País: España
Provincia: Madrid
Tipo de investigadora/profesional: Postdoctoral
Fecha de lectura de la tesis: 23/04/2010
Institución: UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
Grupo de investigación: HULAT
Twitter: @isegurabe
Página personal: https://hulat.inf.uc3m.es/nosotros/miembros/isegura
Biografía:
Licenciada en Ciencias Matemáticas, Ciencia de la Computación en 1998 por la Universidad Complutense de Madrid y Doctora Europea en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de Madrid en 2010. Mi tesis doctoral, sobre la aplicación de técnicas de extracción de información aplicada al dominio farmacológico, fue galardonada con el Premio de la Sociedad Española del Procesamiento de Lenguaje Natural y el Premio Extraordinario de Doctorado de la UC3M. Mi investigación se ha centrado principalmente en el estudio de técnicas de PLN y aprendizaje automático a la extracción de información en el dominio médico. Actualmente, codirijo un proyecto de investigación dedicado a aumentar la información sobre enfermedades raras mediante el uso de técnicas de PLN y deep learning.