Esta sección presenta algunas demos desarrolladas por nuestro grupo para ilustrar nuestra investigación. Puedes verlas funcionando en la sección de vídeos.
SmartOpenData visualization tool
Autores: Rubén Díaz, Alejandro Saura, Geovanny Poveda
Resumen: Herramienta que facilita la visualización de datos geo-espaciales en el proyecto SmartOpenData.
URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/smartopendata/
Eurosentiment Marl Generator

Autor: J. Fernando Sánchez-Rada
Resumen: Herramienta que facilita la conversión de recursos lingüísticos a Marl/Onyx
URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/eurosentiment/marlgenerator/
Job matching

Autor: Pablo Moncada y Ganggao Zhu
Resumen: Ejemplo de aplicación del algoritmo de similitud semántica para Job matching
URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/job-matching/#/main/select
Emotion Detection with Onyx

Autor:J. Fernando Sánchez-Rada
Resumen: Herramienta que facilita el análisis de emociones y su modelado con el vocabulario onyx
URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/onyxemote/
Bot Gsi

Autor:Javier Herrera
Resumen: Bot que combina tecnología de Bots (ChatScript), de Agentes (Jason), indexación semántica (Scrappy y Siren).
URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/gsibot
Sefarad
Autores: Roberto Bermejo, Rubén Díaz Vega, Marcos Torres
Resumen: 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.
URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/sefarad/demo
Financial Twitter Tracker
Autores: J. Fernando Sánchez-Rada, Marcos Torres
Resumen: 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.
URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/ftt
Wool
Autor: Óscar Araque Iborra
Resumen: Editor web para reglas de automatización disparadas por eventos que posibilita la simulación de eventos y acciones en un laboratorio virtual.
URL: http://demos.gsi.dit.upm.es/wool
SEAS
Autor: David Moreno Briz
Resumen: 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..