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Conecta el catálogo editorial de un grupo de medios con DBpedia y Wikidata

FreeVerified credential3 semanasAdvanced

Visión general

De qué trata este proyecto.

Recibirás 5.000 entidades del catálogo con metadatos mínimos (nombre, tipo, contexto frase). Implementarás un pipeline de entity linking que combine búsqueda léxica (Elasticsearch contra dumps DBpedia/Wikidata) + reranking por embedding contextual + reglas de tipo. Anotarás un gold standard de 300 entidades para evaluación. Reportarás precisión, recall y errores típicos. Construirás un endpoint Python para que el CMS de la redacción reciba sugerencias en tiempo real.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

El Briefing

Lo que harás y lo que demostrarás.

Alinear el catálogo editorial con DBpedia y Wikidata mediante entity linking automatizado y un endpoint para CMS.

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • Implementar entity linking combinando lexical + denso + reglas
  • Consumir SPARQL endpoints públicos (DBpedia, Wikidata) con respeto
  • Evaluar entity linking con gold standard anotado
  • Empaquetar un servicio listo para integrarse en CMS

Encaje académico

Dónde encaja esto en tus estudios.

Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.

Habilidades

Habilidades que demostrarás.

Cada una aparece en tu credencial verificada.

Carreras

Roles para los que esto te prepara.

Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.

Trayectorias profesionales que esto construye

Roles canónicos

Ingeniera de Procesamiento de Lenguaje Natural

Entity linking sobre Wikidata con gold standard anotado es portafolio clásico de NLP engineer aplicado a medios y editorial.

Este proyecto afina

  • entity-linking
  • neural-retrieval
  • evaluation

Ingeniera de Datos

Alinear catálogos internos con grafos públicos es el ladrillo que data engineering provee para enriquecer datos a escala.

Este proyecto afina

  • knowledge-graphs
  • sparql
  • entity-linking

Ingeniera de IA

Empaquetar el linker como endpoint con cache es la clase de glue work que AI engineers entregan continuamente al integrar IA en producto.

Este proyecto afina

  • python
  • knowledge-graphs
  • neural-retrieval

Una cosa más

Puedes tener una credencial en tu CV para el viernes.