Gracias a la web semántica los contenidos web se hacen más comprensibles para las máquinas, para que éstas puedan realizar diferentes acciones de una forma totalmente estandarizada. Las tecnologías de la web semántica juegan un papel central en la producción científica y plantean importantes retos.

Actualmente, uno de los retos actuales que afronta esta área del conocimiento es cómo extraer de forma automática la ingente información que producen las publicaciones científicas para encontrar nuevos patrones de evaluación de la calidad de manera más eficaz. En este sentido la web semántica y los "Linked Data" tienen un papel importante a desarrollar ya que ofrecen un conjunto de tecnologías y estándares para la representación de la información.

El Semantic Publishing Challenge 2014 celebrado del 27 al 29 de Mayo en Creta (Grecia), en el marco de la 11 ª. Extended Semantic Web Conference 2014 (ESWC), ha tenido como objetivo principal promover la investigación en la extracción de información para utilizar esta misma información para evaluar la calidad de las producciones científicas.

En este certamen, Francesco Ronzano , Gerard Casamayor y Horacio Saggion, investigadores del grupo de investigación en Tratamiento Automático del Lenguaje Natural (TALN), del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF, han presentado un sistema de procesamiento de lenguaje natural para extraer la información publicada en la web de los Central Europe Workshop Proceedings (CEUR-WS.org).Este trabajo ha sido distinguido con el Most Innovative ApproachAward.

El sistema ideado por los miembros del TALN permite representar semánticamente los contenidos de los Central Europe Workshop Proceedings y hacer consultas sobre representaciones semánticas diversas, tales como número de ediciones, organizadores, autores en cada edición , etc. El sistema desarrollado utiliza técnicas de aprendizaje de máquina supervisadas y sistemas de reglas.

El potencial de la publicación de artículos científicos enriquecidos con información semántica es enorme. Permite a los editorssaber cuál es la evidencia científica disponible en cada momento y en un formato abierto que beneficia a toda la comunidad investigadora.

Trabajo de referencia:

Francesco Ronzano, Gerard Casamayor y Horacio Saggion (2014)," SemantifyCeuró-WS Proceedings: towards the automatic generation of highly descriptive Scholarly publishing Linked Datasets ", Proceedings of the Semantic Publishing Challenge2014, in press.