Revistas

• Molina-Villegas, A., Cattin T., Gazca-Hernandez K. & Aldana-Bobadilla E. (2023). High-quality Data from Crowdsourcing Towards the Creation of The Mexican Anti-immigrant Speech Corpus. Applied Sciences. Section: Computing and Artificial Intelligence. ISSN 2076-3417 (in press)
• Bernal-Gomez, L., & Molina-Villegas, A. (2023). Feminicide risk indicators in Mexico by means of community theory and Intersectional Feminism variables. Applied Geography, 156, 102979. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2023.102979
• Melesio Crespo-Sanchez, Ivan López-Arévalo, Edwin Aldana-Bobadilla, Alejandro Molina-Villegas: A content spectral-based text representation. J. Intell. Fuzzy Syst. 42(5): 4599-4610 (2022)
• Alejandro Molina-Villegas, Victor Muñiz-Sanchez, Jean Arreola-Trapala, Filomeno Alcántara: Geographic Named Entity Recognition and Disambiguation in Mexican News using word embeddings. Expert Syst. Appl. 176: 114855 (2021)
• Unai Atutxa, Alejandro Molina-Villegas, Mikel Iruskieta: Generación automática de meta-resúmenes para la evaluación del manejo de estructuras discursivas y coherencia en el alumnado. Proces. del Leng. Natural 66: 165-175 (2021)
• Ivan López-Arévalo, Edwin Aldana-Bobadilla, Alejandro Molina-Villegas, Hiram Galeana-Zapién, Victor Muñiz-Sanchez, Saul Gausin-Valle:A Memory-Efficient Encoding Method for Processing Mixed-Type Data on Machine Learning. Entropy 22(12): 1391 (2020)
• Edwin Aldana-Bobadilla, Alejandro Molina-Villegas, Ivan López-Arévalo, Shanel Reyes-Palacios, Victor Muñiz-Sanchez, Jean Arreola-Trapala:Adaptive Geoparsing Method for Toponym Recognition and Resolution in Unstructured Text. Remote. Sens. 12(18): 3041 (2020)
• Rémy Saksik, Alejandro Molina-Villegas, Andréa Carneiro Linhares, Juan-Manuel Torres-Moreno: Automatic Discourse Segmentation: an evaluation in French. CoRR abs/2002.04095 (2020)
• López-Ramírez, P., Molina-Villegas, A., S. Siordia, O. (2019). Geographical aggregation of microblog posts for LDA topic modeling. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 36(4), ISSN 1064-1246
• López-Ramírez, P., Molina-Villegas, A., Sánchez-Siordia, O., Chirinos, M., Hernández-Chan, G. (2018). Regular Activity Patterns in Spatio-Temporal Events Databases: Multi-Scale Extraction of Geolocated Tweets. Research in Computing Science, 147(12), pp. 137–150. ISSN 1870-4069
• Aldana-Bobadilla, E., Lopez-Arevalo, I., & Molina-Villegas, A. (2017). A novel data reduction method based on information theory and the Eclectic Genetic Algorithm. Intelligent Data Analysis, 21(4), 803-826.
• Cossu, J., Molina-Villegas, A. & Tello-Signoret, M. (2017). Active learning in annotating micro-blogs dealing with e-reputation. Journal of Interdisciplinary Methodologies and Issues in Science, 3(2), 3970.
• Pérez, C., Cortés, J., Ramírez, A., Abascal-Mena, R. Molina-Villegas, A. (2016). Recuperación, procesamiento y clasificación de tuits para visualizar estructuras de interacción. Research in Computing Science, Vol. 124, 23-37.
• Barrios, J., Molina, A., Sierra-Alcocer, R., & Zenteno-Jimenez, D. (2015). A Text Mining Library for Biodiversity Literature in Spanish. International Journal of Computational Linguistics and Applications, 6(2), 177-192.
• Abascal-Mena, R., Cossu, J., Molina, Alejandro., Torres-Moreno, J.M.  (2015). Anotación automática de datos acerca de la reputación de los políticos en redes sociales. Research in Computing Science, Vol. 97, 81-99.
• Molina Villegas, A., & Torres-Moreno, J. M. (2015). El Test de Turing para la evaluación de resumen automático de texto. Linguamática, 7(2), 45-55.
• Cossu, J. V., Abascal-Mena, R., Molina, A., Torres-Moreno, J. & SanJuan E. (2014). Bilingual and Cross Domain Politics Analysis. Research in Computing Science. Vol. 85, 9-19.
• Molina, A. (2013). Compresión automática de frases: un estudio hacia la generación de resúmenes en español. Inteligencia Artificial, 16(51), 41-62.
• Molina, A., da Cunha, I., Torres-Moreno, J. M., & Velazquez-Morales, P. (2011). La compresión de frases: un recurso para la optimización de resumen automático de documentos. Linguamática, 2(3), 13-27.

Capítulos de libros

 

• Canul, C. C., Vinogradov, I., Yah, S. C., & Molina-Villegas, A. (2023). Corpus lingüístico de la lengua maya de Yucatán: una propuesta metodológica. Identidades lingüísticas de México: Corpus, documentación y revitalización, 11. ISBN versión digital: 978-607-59650-0-0
• Edwin Aldana-Bobadilla, Alejandro Molina-Villegas, Hiram Galeana-Zapién, Karina Gazca-Hernandez (2023). Procesamiento de datos médicos cualitativos para el análisis y modelado en aprendizaje automático. En Bigdata en Salud: Tecnologías Emergentes y Aplicaciones. ISBN versión impresa: 978-607-8857-23-4 ISBN versión digital: 978-607-8857-25-8. Montiel & Soriano Editores S.A. de C.V.
• Molina-Villegas, A. (2022). La incidencia de las voces misóginas sobre el espacio digital en México. En A. E. Pérez Barajas, A. C. Arellano Ceballos (coord.), Jóvenes, plataformas digitales y lenguajes: diversidad lingüística, discursos e identidades. Zapopan, Jal. México: Página seis.
• Medic-us: Advanced social networking for intelligent medical services and diagnosis. Gandhi Hernandez Chan, Alejandro Molina Villegas, Mario Chirinos, Colunga, Oscar S. Siordia, and Alejandro Rodrıguez Gonzalez. In Current Trends in Semantic Web Technologies: Theory and Practice, volume 1, pages 213–232. Springer, 2019. ISBN 978-3-030-06149-4. doi: 10.1007/978-3-030-06149-4_9.

Taantsil

Desarrollo de tecnologías de la información para el corpus lingüístico del maya yucateco (Development of Information Technologies for the Linguistic Corpus of the Maya Language of Yucatan).

https://www.centrogeo.org.mx/boletin/post/46/2022060902

http://taantsil.com.mx/info

Geoparsing

La extracción automática de información geoespacial en tiempo real, a partir de discurso libre, tendrá un enorme impacto en tecnologías disruptivas, tales como los asistentes inteligentes y los motores de búsqueda. Generar modelos capaces de decodificar el discurso para luego transformarlo en datos estructurados aborda la solución de problemas como: la identificación automática de frases que se refieran a alguna entidad geoespacial; el manejo de sinónimos referidos a una misma locación (ambiguedad); la caracterización taxonómica de expresiones locativas; así como la automatización de procesos complejos de interpretación del lenguaje para la determinación de coordenadas geográficas en mapas y bases de datos. El proyecto Geoparsing tiene por objetivo la automatización de procesos de georreferenciación de documentos digitales para extraer conocimiento georreferenciado.

http://geoparsing.geoint.mx/mx

Detección de Misoginia en redes sociales

El proyecto  “Misoginia en pocas palabras : Identificación y análisis de violencia escrita contra las mujeres en textos cortos de Twitter” estudia el fenómeno social de la misogina a través de inteligencia computacional. Entre otras cosas, se quiere descubrir, por ejemplo si ¿Existen diferencias significativas en la frecuencia de mensajes misóginos para las distintas entidades geográficas del país? Es decir, ¿en qué ciudades, estados y regiones de México se emiten más tweets con contenido misógino? Eventualmente hasta se podría cruzar esta información con estadísticas de violencia y feminicidios para generar recomendaciones o mapas de riesgo.

Sitio web del proyecto

Reconocimiento Automático de Voz  y Comandos de Voz

Generación de modelos acústicos y modelos probabilísticos de lenguaje que permiten el reconocimiento de voz humana con aplicaciones que van desde la transcripción automática de audio a texto hasta la identificación de llamadas delictivas.

Transcripción de audio (demo)

Generación automática de resúmenes de texto

Un algoritmo basado en aprendizaje supervisado que imita las decisiones de los humanos al momento de resumir un texto.

Manual de usuario y demo

Descargar los datos (corpus anotado en formatos html, csv y xls)

Artículo científico acerca de la metodología

Artículo de divulgación acerca de la anotación de datos mediante crowd science

Sistema de monitoreo y análisis para la toma de decisiones en materia de congestión vehicular y movilidad para la Ciudad de México

Un sistema de cómputo de análisis de datos de tráfico vehicular basado en datos de medios digitales, principalmente datos generados por los usuarios de teléfonos celulares y redes sociales.

http://trafico.izt.uam.mx (solo usuarios registrados)

Artículo científico acerca de zonificación de tráfico vehicular y clustering

Biblioteca para la minería de textos de biodiversidad en español

Un conjunto de programas para procesar y extraer información relevante sobre biodiversidad de manera automática a partir de grandes cantidades de documentos digitales en español.

Código fuente

Artículo científico acerca de la minería de textos de biodiversidad

En curso:

• Jonathan Zárate Cartas, estudiante del Doctorado en Ciencias de Información Geoespacial (Septiembre 2020 - en curso).

• Hermelando Cruz Pérez, estudiante del Doctorado en Ciencias de Información Geoespacial (Septiembre 2020 - en curso).

• Ana Laura Bernal Gómez, estudiante de la Maestría en Ciencias de Información Geoespacial (Septiembre 2019 - en curso).

Concluidas:

• "Técnicas de deep learning para resumen automático en español", Ana Beatriz Rodríguez Mendoza,  Maestría en Cómputo Estadístico - CIMAT (Junio 2021).

• "Reconocimiento de entidades nombradas georeferenciables con Word Embeddings", Jean Michel Arreola Trapala, Maestría en Cómputo Estadístico - CIMAT (Marzo 2020).

• "Métodos de desambiguación para Geoparsing en textos en español", Filomeno Alberto Alcántara Alonso, Maestría en Cómputo Estadístico - CIMAT (Marzo 2020).

• Segmentation Discursive Automatique, Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse (Francia), Ingeniería Informática, Rémy Saksyk.

• Aplicación de Técnicas de Minería de Datos para la Zonificación del tráfico de la Ciudad de México, Universidad Autónoma de la Ciudad de México, Ingeniería de Software, Rubén Fernando Estrada.

Miembro de Jurado de Examen de Grado o Candidatura

• Yuridia Guadalupe Montelongo Padilla, Maestría en Ciencias en Ingeniería y Tecnologías Computacionales - Cinvestav (Octubre 2021).

• Hernán Guillermo Dulcey Morán, Maestría en Ciencias en Ingeniería y Tecnologías Computacionales - Cinvestav (Octubre 2021).

• Jose Marco Fuentes Escamilla, Maestría en Ciencias en Ingeniería y Tecnologías Computacionales - Cinvestav (Octubre 2021).

• Thomas Catt, Candidato a Doctorado en Ciencias de Información Geoespacial - CentroGeo (Diciembre 2020)

• Pablo Lopez Ramirez, Doctorado en Ciencias de Información Geoespacial - CentroGeo (Noviembre 2020)

• Shanel Daniela Reyes Palacios, Maestría en Ciencias en Ingeniería y Tecnologías Computacionales - Cinvestav (Septiembre 2020).

• Iván Daniel Méndez Álvares, Maestría en Ciencias en Ingeniería y Tecnologías Computacionales - Cinvestav (Diciembre 2019).

• Diana Alejandra Martínez Kuri, Maestría en Diseño, Información y Comunicación - UAM (Octubre 2016).

• Anaid Simón Ávila, Maestría en Diseño, Información y Comunicación - UAM (Octubre 2016).

• Jorge Enrique Cortés Rodríguez, Maestría en Diseño, Información y Comunicación - UAM (Octubre 2016).

• Carlos de Jesús Pérez Cerón, Maestría en Diseño, Información y Comunicación - UAM (Octubre 2016).

Mentor de Estancias Académicas

• Karina Yaneth Gazca hernández - Cinvestav (2022).

• Unai Atutxa Barrenetxea - HiTZ - Basque Center for Language Technology (2021)

• Shanel Daniela Reyes Palacios - Cinvestav (2019).

• Jean Michel Arreola Trapala - CIMAT (2019).

• Jonatan Efrain Romo Pedroza - CIMAT (2019).

• Alexander Peña Melikhov - Instituto Tecnológico de Mérida (2019).

Mentor de Servicio Social

• Alejandra Yvette Ramos Torres - UNAM (2017).

• Mayra Asli Mendoza Pérez - UAM (2017).

• Jesús Arturo Medina Morquecho (2017).

• David Flores Ríos - UAM (2016).

• Edgar Francisco Moreno Palomino (2016).

Doctor en Informática por la Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse (Francia). Cum Laude en la obtención del grado con el proyecto Résumé automatique de phrases : une étude vers la génération de résumés (2013).

Maestro en Ciencias de la Computación por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) con el proyecto Agrupamiento Semántico de Contextos Definitorios. (2009)

Licenciado en Ciencias de la Computación por la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) con el proyecto NETtalk en español: Redes neuronales aplicadas a la clasificación de fonemas. (2006). Mejor promedio de la generación 2006 en el examen CENEVAL EGEL. 

• Miembro Fundador de la Asociación Mexicana de Procesamiento de Lenguaje Natural
• 3er lugar en el track de Aggressive Text Detection in Twitter MEX-A3T (2018)
• Coordinador del Grupo de Interés en Análisis, Reconocimiento y Síntesis de Voz de la La Red Temática CONACyT en Tecnologías del Lenguaje (2016)
• Miembro del equipo de primer nodo México de la Biodiversity Heritage Library otorgado por The Smithsonian Libraries en CONABIO (2015)
• Label Doctorado Europeo otorgado por la Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse que  reconoce los estudios de doctorado en toda la Unión Europea a programas de alta calidad (2013)
• Miembro de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial  2011
• Mejor puntaje de la promoción 2006 en examen CENEVAL EGEL
• Representante ante el consejo divisional de ciencias básicas e ingeniería de la Universidad Autónoma Metropolitana (2005)

Misoginia en pocas palabras
CentreoGeo, GeoInt, CIESAS | Enero, 2019

Anotación de datos mediante ciencia ciudadana

Sistemas Web colaborativos para la recopilación de datos bajo el paradigma de ciencia ciudadana. Komputer Sapiens, Vol. 1, Year. 5, pp.13–27. 2010.

• López-Ramírez, P., Molina-Villegas, A., Sánchez-Siordia, O., Chirinos, M., Hernández-Chan, G. (2018). Regular Activity Patterns in Spatio-Temporal Events Databases: Multi-Scale Extraction of Geolocated Tweets. CORECS18, Mexico.

• Aldana-Bobadilla E., Molina-Villegas A. (2016) A Novel Multivariate Mapping Method for Analyzing High-Dimensional Numerical Datasets. Industrial Conference on Data Mining, New York. DOI: 10.1007/978-3-319-41561-1_23

• Dominguez, I., Molina, A., Rafael, C.A. (2016). Semáforo de Consumo Responsable Sistema para la toma de decisiones para un consumo responsable de peces de interés comercial en México. 3rd Science for Biodiversity Forum - United Nations, Cancún.
• Estrada-S, R. F., Molina, A., Perez-Espinosa, A., Reyes-C, A. L., Quiroz-F, J. L., & Bravo-G, E. (2016, January). Zonification of Heavy Traffic in Mexico City. In Proceedings of the International Conference on Data Mining (DMIN) (p. 40). The Steering Committee of The World Congress in Computer Science, Computer Engineering and Applied Computing (WorldComp).
• Aldana-Bobadilla, E., & Molina-Villegas, A. (2016, July). A Novel Multivariate Mapping Method for Analyzing High-Dimensional Numerical Datasets. In Industrial Conference on Data Mining(pp. 311-319). Springer, Cham.
• Cabrera-Diego, L. A., Huet, S., Jabaian, B., Molina, A., Torres-Moreno, J. M., El-Bèze, M., & Durette, B. (2017). Algorithmes de classification et d'optimisation: participation du LIA/ADOC à DEFT'14.
• Velcin, J., Kim, Y. M., Brun, C., Dormagen, J. Y., SanJuan, E., Khouas, L.& Molina, A. (2014). Investigating the Image of Entities in Social Media: Dataset Design and First Results. In European Language Resources Association (ELRA) conference.
• Molina, A., Torres-Moreno, J. M., SanJuan, E., Sierra, G., & Rojas-Mora, J. (2013, November). Analysis and transformation of textual energy distribution. In Artificial Intelligence (MICAI), 2013 12th Mexican International Conference on (pp. 203-208). IEEE.
• Molina, A., SanJuan, E., & Torres-Moreno, J. M. (2013, September). A turing test to evaluate a complex summarization task. In International Conference of the Cross-Language Evaluation Forum for European Languages (pp. 75-80). Springer, Berlin, Heidelberg.
• Molina, A., Torres-Moreno, J. M., SanJuan, E., da Cunha, I., Sierra, G., & Velázquez-Morales, P. (2011, November). Discourse segmentation for sentence compression. In Mexican International Conference on Artificial Intelligence (pp. 316-327). Springer, Berlin, Heidelberg.
• Torres-Moreno, J. M., Molina, A., & Sierra, G. (2010). La energía textual como medida de distancia en agrupamiento de definiciones. In JADT: 10th International Conference on Statistical Anallysis of Textual Data (pp. 215-226).
• da Cunha, I., Molina, A., Torres-Moreno, J., & Velazquez-Morales, P. (2010). Optimización de resumen automático mediante compresión de frases. In Proceedings of the XXVIII Congreso Internacional de la Asociación Española de Lingüística Aplicada, AESLA.
• Sierra, G. Torres, J.M. & Molina, A. (2010). Regroupement sémantique de définitions en espagnol. In11th Atelier d’Evaluation des méthodes d'Extraction de Connaissances dans les Données. Tunisia.
• Sierra, G., Alarcon, R., Molina, A., & Aldana, E. (2009, November). Web exploitation for Definition extraction. In Web Congress, 2009. LA-WEB'09. Latin American (pp. 217-223). IEEE.

Parque Científico Tecnológico Yucatán (PCTY):
Biblioteca Central, Tercer Piso.
Carretera Sierra Papacal - Chuburná Pto. Km 5,
Mérida, Yucatán, México. C.P. 97302.

Teléfono:
(9996) 88-53-00 y 42 - Ext. 1005

Correo:
amolina@centrogeo.edu.mx

Otros:
Skype: alejandromolinavillegas

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