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 - text: "La Agencia Valenciana de la Innovación (AVI) financia el desarrollo de un software que integra diferentes modelos y tecnologías para la monitorización y análisis multilingüe de las redes sociales. A través de técnicas de 'deep learning' y procesamiento del lenguaje natural es capaz de interpretar la ironía y las emociones en los textos, incluso en aquellos escritos en idiomas menos extendidos, a menudo no contemplados por las herramientas comerciales. La iniciativa, bautizada como 'Guaita', está liderada por el Instituto Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN), adscrito a la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), que cuenta a su vez para su desarrollo con la colaboración del Instituto Valenciano de Informática (ITI) y la Corporación Valenciana de Mitjans de Comunicación (CVMC).De este modo, y a solicitud del usuario o usuaria, monitorizará las redes sociales para obtener la información asociada a los temas objeto de interés y ofrecerá los resultados de forma gráfica, bien a través de una interfaz web, bien mediante la generación de informes. El programa será, además, capaz de determinar la reputación de una empresa o institución a partir de dichos análisis gracias a la combinación de distintas tecnologías de procesamiento e interpretación, destaca la agencia en un comunicado."
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+News Abstractive Summarization for Spanish (NASES) is a Transformer encoder-decoder model, with the same hyper-parameters than BART, to perform summarization of Spanish news articles. It is pre-trained on a combination of several self-supervised tasks that help to increase the abstractivity of the generated summaries. Four pre-training tasks have been combined: sentence permutation, text infilling, Gap Sentence Generation, and Next Segment Generation. Spanish newspapers, and Wikipedia articles in Spanish were used for pre-training the model (21GB of raw text -8.5 millions of documents-).
 
-News Abstractive Summarization for Spanish (NASES) is a Transformer encoder-decoder model, with the same hyper-parameters than BART, to perform summarization on Spanish news articles. It is pre-trained on a combination of several self-supervised tasks that help to increase the abstractivity of the generated summaries. Four objectives have been combined: sentence permutation, text infilling, Gap Sentence Generation, and Next Segment Generation. Spanish newspapers, and Wikipedia articles in Spanish were used for pretrain the model (21GB -8.5 millions of documents-).
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-For the summarization task, it is trained on 1.802.919 documents from the Dataset for Automatic summarization of Catalan and Spanish newspaper Articles (DACSA) corpus.
+NASES is finetuned for the summarization task on 1.802.919 documents from the Dataset for Automatic summarization of Catalan and Spanish newspaper Articles (DACSA).