{"id":8982,"date":"2016-05-22T23:00:03","date_gmt":"2016-05-22T21:00:03","guid":{"rendered":"https:\/\/openexpoeurope.com\/?p=8982"},"modified":"2016-05-22T23:00:03","modified_gmt":"2016-05-22T21:00:03","slug":"una-solucion-hibrida-open-source-microsoft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/openexpoeurope.com\/es\/una-solucion-hibrida-open-source-microsoft\/","title":{"rendered":"Una soluci\u00f3n h\u00edbrida Open Source\/Microsoft"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">Muchas veces se habla de si una soluci\u00f3n <em>open source<\/em> es mejor que una propietaria o al rev\u00e9s y, por ello, queremos mostrar que esto no siempre tiene que ser as\u00ed. La soluci\u00f3n, dise\u00f1ada \u00edntegramente por NETCheck, se basa en la construcci\u00f3n de un sistema de almacenamiento de documentos que permite la indexaci\u00f3n y b\u00fasqueda de los mismos en base a sus contenidos y a unos metadatos estructurados que los describen. Adicionalmente, el sistema tambi\u00e9n es capaz de determinar las tem\u00e1ticas de las que habla el documento (clasificaci\u00f3n) y de detectar similitudes entre documentos, bas\u00e1ndose en un an\u00e1lisis\u00a0 sem\u00e1ntico de contenido.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La soluci\u00f3n se ha concebido teniendo en cuenta las siguientes caracter\u00edsticas:<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li>Necesidad de un sistema de gesti\u00f3n documental que permita <em>workflows<\/em> de gesti\u00f3n de los documentos almacenados, almacenamiento seguro de los mismos, control de acceso a ellos mediante autorizaci\u00f3n y posibilidad de b\u00fasquedas de documentos en base a su contenido.<\/li>\n<li>El sistema proporciona una interfaz de acceso web basado en la herramienta Microsoft SharePoint.<\/li>\n<li>De cada documento se almacenan unos datos estructurados y es posible realizar b\u00fasquedas en base a valores de los mismos.<\/li>\n<li>El sistema es capaz de inferir las tem\u00e1ticas de las que habla un documento dado, en base a su contenido, utilizando t\u00e9cnicas de NLP (<em>Natural Language Processing<\/em>).<\/li>\n<li>Por razones de privacidad y salvaguarda de la informaci\u00f3n, el procesado de los documentos se realiza <em>on premise<\/em>.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para el an\u00e1lisis sem\u00e1ntico de los documentos, se ha buscado una soluci\u00f3n de NLP que fuera suficientemente madura, con amplio campo de aplicaci\u00f3n en la comunidad y que no tuviera necesidades computacionales elevadas, de manera que se pueda ejecutar sin necesidad de inversi\u00f3n en hardware espec\u00edfico.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Tras un examen de las alternativas disponibles, tanto de software libre como de productos comerciales, la elecci\u00f3n fue <em>Natural Language ToolKit (NLTK \u2013 <\/em><a href=\"http:\/\/www.nltk.org\"><em>www.nltk.org<\/em><\/a><em>)<\/em>, una librer\u00eda <em>open source<\/em>, basada en Python que, gracias a extensiones, permite realizar nativamente las operaciones t\u00edpicas de NLP:<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li><em><strong>Tokenization<\/strong>:<\/em> descomposici\u00f3n de un texto en componentes del lenguaje (<em>tokens<\/em>), por lo general palabras, signos de puntuaci\u00f3n o locuciones.<\/li>\n<li><strong><em>An\u00e1lisis de frecuencias: <\/em><\/strong>Recuento de ocurrencias de un <em>token<\/em> dentro de un texto (<em>corpus<\/em>) y medici\u00f3n de la frecuencia de aparici\u00f3n.<\/li>\n<li><em><strong>Stemming<\/strong>:<\/em> Reducci\u00f3n de inflexiones de un t\u00e9rmino dado a su ra\u00edz. Procedimiento heur\u00edstico que se suele realizar t\u00e9rmino a t\u00e9rmino, sin tener en cuenta el contexto.<\/li>\n<li><em><strong>Lematizaci\u00f3n<\/strong>: <\/em>proceso an\u00e1logo al de <em>stemming<\/em>, con la diferencia que cada t\u00e9rmino se intenta examinar en el contexto en el que aparece.<\/li>\n<li><em><strong>Etiquetado (tagging)<\/strong>: <\/em>Clasificaci\u00f3n de tokens como partes del lenguaje (nombres, adjetivos, verbos,\u2026)<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Adem\u00e1s de todo lo anterior, existen librer\u00edas que, tras un entrenamiento previo, tambi\u00e9n permiten:<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li><strong><em>Clustering de textos:<\/em><\/strong> Agrupaci\u00f3n de textos en <em>clusters<\/em> por \u201cafinidad de contenido\u201d (algoritmos no supervisados).<\/li>\n<li><strong><em>Clasificaci\u00f3n de textos:<\/em><\/strong> Asignaci\u00f3n de una o m\u00e1s etiquetas preexistentes a textos en base a sus caracter\u00edsticas (algoritmos supervisados).<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para realizar la integraci\u00f3n entre las aplicaciones Windows, SharePoint y la librer\u00eda NLTK se utiliza la librer\u00eda IronPython (<a href=\"http:\/\/ironpython.net\/\">ironpython.net<\/a>). La cu\u00e1l permite invocaciones, de forma muy sencilla, desde c\u00f3digo Microsoft .NET al motor de ejecuci\u00f3n de NLTK.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El procesamiento de documentos para la extracci\u00f3n de metadatos estructurados de los mismos se realiza mediante c\u00f3digo .NET que se ejecuta <em>in process<\/em> dentro de la aplicaci\u00f3n SharePoint. La lectura de documentos se realiza utilizando unos procesadores y adaptadores, desarrollados <em>ad hoc<\/em>, espec\u00edficos para distintos formatos de documento (XML, XSIG de @Firma o PDF).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Una vez extra\u00eddos los datos estructurados, se almacenan en una base de datos NoSQL, persiguiendo la exigencia de almacenar los datos de un documento como una entidad \u00fanica. Por ello, como motor de almacenamiento, se ha elegido MongoDB (<a href=\"http:\/\/www.mongodb.org\">www.mongodb.org<\/a>), en su versi\u00f3n <em>open source<\/em>. Desarrollando una librer\u00eda, en .NET, que implementa la capa de acceso a datos, utilizando el driver espec\u00edfico para C#, en su versi\u00f3n 2.2.3.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En conclusi\u00f3n, dado el escenario planteado, se ha dise\u00f1ado una soluci\u00f3n que satisface de la mejor manera todos y cada uno de los requisitos planteados por nuestros clientes. La b\u00fasqueda de las mejores herramientas para solventar cada uno de los problemas expuestos nos ha llevado a una construir una soluci\u00f3n que, entre otras cosas, mezcla de manera homog\u00e9nea, y en igual medida, tecnolog\u00edas <em>open source<\/em> y herramientas de naturaleza m\u00e1s comercial (en nuestro caso, de Microsoft). Una soluci\u00f3n h\u00edbrida lo ha permitido.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/openexpoeurope.com\/wp-content\/uploads\/2016\/05\/Gianluca-Risi-002.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignleft wp-image-8983 size-full\" src=\"https:\/\/openexpoeurope.com\/wp-content\/uploads\/2016\/05\/Gianluca-Risi-002.jpg\" alt=\"Gianluca Risi (002) Una soluci\u00f3n h\u00edbrida Open Source\/Microsoft\" width=\"241\" height=\"233\" \/><\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><em><span style=\"color: #999999;\">Art\u00edculo redactado por Gianluca Risi, Consultor en <a href=\"http:\/\/www.netcheck.es\/\" target=\"_blank\">NETCheck<\/a><\/span><\/em><\/h3>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Muchas veces se habla de si una soluci\u00f3n open source es mejor que una propietaria o al rev\u00e9s y, por ello, queremos mostrar que esto no siempre tiene que ser as\u00ed. 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