Parser Semántico para Búsqueda Jurisprudencial en una Legaltech de Madrid
Visión general
De qué trata este proyecto.
Recibes 1.200 consultas reales anotadas con su forma lógica objetivo (estilo SQL-like con predicados de materia, periodo, instancia y partes). Diseña dos enfoques: (1) parsing semántico clásico con gramática + composición tipo lambda calculus (cálculo lambda), (2) parsing con un LLM open-weight (Llama 3.1 8B o Qwen2.5) prompted con ejemplos few-shot. Evalúa con exact-match de forma lógica y F1 de predicados. Entrega comparativa con análisis cualitativo de 40 casos.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir un parser semántico que alcance exact-match de forma lógica superior al 65% y F1 de predicados superior al 80% sobre el holdout.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar parsing semántico clásico con composición lambda
- Diseñar prompts few-shot para parsing con LLM
- Evaluar parsers semánticos con exact-match y F1 por componente
- Comparar paradigmas con análisis cualitativo riguroso
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 canónicosIngeniero de Procesamiento de Lenguaje Natural
Construir un parser semántico con dos paradigmas y compararlos rigurosamente es trabajo cotidiano del NLP engineer en legaltech.
Este proyecto afina
- semantic-parsing
- lambda-calculus
- natural-language-understanding
Ingeniero de Prompts
Diseñar few-shot prompting con análisis cualitativo de errores es el músculo del prompt engineer en producto.
Este proyecto afina
- llm-prompting
- natural-language-understanding
- evaluation
Investigador en IA
Comparar parsing simbólico vs neural con métricas honestas es trabajo del investigador en semántica computacional.
Este proyecto afina
- semantic-parsing
- evaluation
- llm-prompting