Descubre el próximo libro que vas a amar en Boukker gracias a Kathe y la inteligencia artificial
![[Img #82602]](http://el7set.es/upload/images/07_2021/3144_reading-3606441_640.jpg)
Hay demasiados libros publicados que merecen ser leídos y demasiado poco tiempo para leerlos, así que para los lectores ávidos, perder el tiempo con historias que no nos enganchan o que no logran despertar nuestro interés no roba un valioso tiempo para descubrir obras que de verdad nos hagan disfrutar.
Para los que prefieren que les recomienden lecturas y no confían en su instinto de cazador de libros, siempre existe ese bibliotecario que atesora un enorme conocimiento sobre libros o ese amigo que tiene un gusto impecable para elegir lecturas. Sin embargo, la tecnología ahora es capaz también de sugerirnos nuevas lecturas, basándose en nuestros gustos literarios.
La popular red social para escritores y lectores, Boukker, ha recurrido a la inteligencia artificial para conectar autores con su potencial público, asegurándose de que sea un enlace satisfactorio para ambas partes. Boukker Technologies Inc. ha desarrollado a Kathe, una inteligencia artificial que recomienda contenidos a los usuarios empleando técnicas de Machine Learning y Enfoque Lógico Combinatorio que busca el segmento adecuado de lectores potenciales para un libro. De ese modo las obras se pueden dirigir a un nicho específico de mercado en el que los lectores están buscando lo que ese libro puede ofrecerles.
Basándose en las emociones que han despertado en los lectores lecturas anteriores, Kathe, -que recibe su nombre en honor a la científica espacial, física y matemática estadounidense Catherine Johnson- recoge la información de los usuarios de Boukker necesaria para hacer una recomendación, basándose en las historias que lee, a las que le ha dado Me Gusta y los comentarios positivos o negativos que hace, a que usuarios sigue y quienes le siguen. Los algoritmos de selección de Kathe utilizan métricas asociadas a la manera que cada usuario tiene de sumergirse en una historia para determinar cuanto nos ha enganchado, si la lee de un tirón, si la abandona en los primeros capítulos o si le cuesta avanzar a través de la historia, de modo que la inteligencia artificial conoce los gustos del usuario y puede recomendar otros libros cuya temática, estilo y género se relacione con lo que se busca como lector.
Kathe es una gran lectora, o al menos cuenta con una enorme base de datos de entrenamiento formada por miles de obras literarias, de modo que cuenta con un motor de búsqueda basado en similaridad por n-gramas (una subsecuencia de n elementos de una secuencia dada usado en el estudio del lenguaje natural) y el método de clasificación supervisada KNN (k-nearest neighbors, k-vecinos cercanos).
Su sistema emplea algoritmos de selección de Testores Típico y extrae datos del proceso de lectura para descubrir las temáticas, estructuras de texto y recursos literarios que nos atraen más como lectores.
Los ingenieros ya han conseguido rastrear los gustos literarios del lector a través de su interacción con la red social Boukker y el resto de usuarios, así como con los textos anteriormente leídos, creando una huella que representa de forma analítica los gustos literarios, incluso los más enterrados en el subconsciente, de cada lector. De ese modo, el programa dirige a determinados perfiles de lectores potenciales hacia un determinado tipo de obra para garantizar la satisfacción del usuario y conectar a escritores con su público más predispuesto.
Hay demasiados libros publicados que merecen ser leídos y demasiado poco tiempo para leerlos, así que para los lectores ávidos, perder el tiempo con historias que no nos enganchan o que no logran despertar nuestro interés no roba un valioso tiempo para descubrir obras que de verdad nos hagan disfrutar.
Para los que prefieren que les recomienden lecturas y no confían en su instinto de cazador de libros, siempre existe ese bibliotecario que atesora un enorme conocimiento sobre libros o ese amigo que tiene un gusto impecable para elegir lecturas. Sin embargo, la tecnología ahora es capaz también de sugerirnos nuevas lecturas, basándose en nuestros gustos literarios.
La popular red social para escritores y lectores, Boukker, ha recurrido a la inteligencia artificial para conectar autores con su potencial público, asegurándose de que sea un enlace satisfactorio para ambas partes. Boukker Technologies Inc. ha desarrollado a Kathe, una inteligencia artificial que recomienda contenidos a los usuarios empleando técnicas de Machine Learning y Enfoque Lógico Combinatorio que busca el segmento adecuado de lectores potenciales para un libro. De ese modo las obras se pueden dirigir a un nicho específico de mercado en el que los lectores están buscando lo que ese libro puede ofrecerles.
Basándose en las emociones que han despertado en los lectores lecturas anteriores, Kathe, -que recibe su nombre en honor a la científica espacial, física y matemática estadounidense Catherine Johnson- recoge la información de los usuarios de Boukker necesaria para hacer una recomendación, basándose en las historias que lee, a las que le ha dado Me Gusta y los comentarios positivos o negativos que hace, a que usuarios sigue y quienes le siguen. Los algoritmos de selección de Kathe utilizan métricas asociadas a la manera que cada usuario tiene de sumergirse en una historia para determinar cuanto nos ha enganchado, si la lee de un tirón, si la abandona en los primeros capítulos o si le cuesta avanzar a través de la historia, de modo que la inteligencia artificial conoce los gustos del usuario y puede recomendar otros libros cuya temática, estilo y género se relacione con lo que se busca como lector.
Kathe es una gran lectora, o al menos cuenta con una enorme base de datos de entrenamiento formada por miles de obras literarias, de modo que cuenta con un motor de búsqueda basado en similaridad por n-gramas (una subsecuencia de n elementos de una secuencia dada usado en el estudio del lenguaje natural) y el método de clasificación supervisada KNN (k-nearest neighbors, k-vecinos cercanos).
Su sistema emplea algoritmos de selección de Testores Típico y extrae datos del proceso de lectura para descubrir las temáticas, estructuras de texto y recursos literarios que nos atraen más como lectores.
Los ingenieros ya han conseguido rastrear los gustos literarios del lector a través de su interacción con la red social Boukker y el resto de usuarios, así como con los textos anteriormente leídos, creando una huella que representa de forma analítica los gustos literarios, incluso los más enterrados en el subconsciente, de cada lector. De ese modo, el programa dirige a determinados perfiles de lectores potenciales hacia un determinado tipo de obra para garantizar la satisfacción del usuario y conectar a escritores con su público más predispuesto.
