Del acervo al grafo

Pipeline

1. 01

   Digitalización

   Captura de alta resolución con cartas de color y escala. Modelos de visión evalúan hoja por hoja el estado físico del documento y generan reportes de restauración.

   • Captura de alta resolución
   • Cartas de color
   • LLMs de visión
2. 02

   Limpieza asistida

   Modelos de lenguaje corrigen los errores de OCR y normalizan la transcripción, preservando la grafía histórica cuando es significativa.

   • Llama 2 7B
   • Normalización de formatos
3. 03

   Reconocimiento de entidades

   Extracción automática de personas, lugares, instituciones y eventos, con alineación temporal y embeddings semánticos sobre el corpus.

   • Flair NER
   • Embeddings semánticos
   • Alineación temporal
4. 04

   Validación humana

   Cada anotación pasa por revisión experta en herramientas propias y en Argilla. Ninguna entidad llega al grafo sin control humano y de vocabulario.

   • Argilla
   • Corrector NER propio
   • Controles de vocabulario
5. 05

   Modelado de redes

   Construcción de grafos de concurrencia, detección de comunidades y comparación con realizaciones sintéticas para inferir dinámicas sociales a partir de observaciones parciales.

   • Grafos de concurrencia
   • Leiden / Louvain
   • Barabási–Albert

Stack