La generación automática de texto se refiere a la capacidad de sistemas basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático para producir contenido de manera autónoma. Estos sistemas emplean modelos de lenguaje y algoritmos avanzados para generar textos coherentes, legibles y pertinentes para una tarea específica: chatbots, asistentes virtuales, resúmenes de noticias, traducción automática, creación de descripciones de productos o generación de contenido web.
Permiten crear imágenes desde cero utilizando algoritmos de aprendizaje automático.
Las citas son una forma de evaluar el valor relativo de un artículo: si ha sido citado ampliamente, debe ser significativo. Los índices de citas para revistas académicas son polémicos como indicadores de calidad. Se puede citar un artículo porque el autor cree que el artículo original es incorrecto. Las citas para ciertos tipos de artículos, como los artículos de revisión, siempre son más altas que las de los artículos de investigación.
Una de las razones por las que las citas se adoptaron ampliamente como métrica de la calidad de los artículos es que se pueden contar. Un juicio humano (“¿es significativo este artículo?”) queda así representado, aunque imperfectamente, por una herramienta aritmética. Sin embargo, ahora se reconoce que un simple recuento de citas no es satisfactorio y se han propuesto varias modificaciones de la herramienta, por ejemplo, el índice de Hirsch o H.28
Las herramientas de inteligencia artificial han permitido un análisis más sofisticado de las citas. Hay herramientas disponibles, por ejemplo: Scite, Scholarcy o Semantic Scholar.
Fuente: An AI toolkit for libraries /Michael Upshall [An AI toolkit for libraries - Insights (uksg.org)]
