• Alberto Bugarín
• Nicolás Marín
• Daniel Sánchez
• Gracián Triviño

El objetivo principal de la sesión es reunir a grupos de investigación españoles de los ámbitos "Soft Computing" y "Generación de Lenguaje Natural (NLG)" para discutir acerca de los posibles puntos de convergencia de los dos ámbitos, en un sentido amplio.
Por un lado, desde el Soft Computing, las principales aproximaciones al ámbito de la NLG se concretan en las "Descripciones Lingüísticas de Datos (LDD)", en las que se aplican métodos y técnicas de la "computación con palabras" para generar descripciones textuales que contienen la información más relevante de un conjunto de datos y en las que se incluyen términos con incertidumbre. Las LDD suelen basarse en protoformas y, en general, no han atendido a todas las etapas que habitualmente se consideran generalmente en los sistemas NLG.
Por su parte, desde la NLG, los sistemas que producen descripciones o narrativas a partir de datos ("sistemas Data-To-Text (D2T)") cuentan con una metodología de desarrollo ampliamente aceptada, que se ha venido aplicando por mucho tiempo en ámbitos diversos. Las narrativas generadas, aunque con frecuencia incluyen términos imprecisos, no suelen utilizar aproximaciones basadas en Soft Computing.
Con frecuencia, las LDD y la NLG/D2T han avanzado en sus propuestas, metodologías y desarrollos de forma paralela, a pesar de que el objetivo final de los dos ámbitos es producir narrativas expresadas en lenguaje natural dirigidas a usuarios finales que las van a consumir.
En este contexto, la sesión se dirige hacia grupos de investigación de los dos ámbitos, con el objeto de presentar las diferentes aproximaciones y visiones complementarias procedentes de ambos paradigmas, para tratar de definir posibles sinergias o puntos de encuentro de interés común.
La sesión pretende suscitar debate y discusión acerca de, entre otros, los siguientes puntos:

• las necesidades e interés que desde la NLG (y, en particular, los sistemas D2T) se tiene en cuanto al modelado de términos y expresiones con incertidumbre
• en qué medida el "Soft Computing" y las LDD pueden atender dichas necesidades y su rol en el proceso NLG
• el papel de otras técnicas de IA en general (no específicamente las basadas en "Soft Computing") en las fases de dicho proceso NLG
• aplicaciones reales de LDD y NLG
•  ... además de cualquier otro tema o punto de encuentro que pudiera ser de interés común a ambas aproximaciones

Esta sesión continua la serie de sesiones especiales en la temática "Descripciones lingüísticas de datos", organizadas por algunos de los organizadores, en eventos como ESTYLF 2014 y anteriores, IFSA-EUSFLAT 2015, FUZZ-IEEE 2015, IPMU 2016 o WCCI2016, entre otros.
La lista (no exhaustiva) de tópicos de interés para la sesión es, necesariamente, interdisciplinar y procedente de los dos ámbitos cuya convergencia se busca promover: Soft Computing y Generacion de Lenguaje Natural:

• Gestión de la incertidumbre en Generación de Lenguaje Natural
• Descripciones Lingüísticas de Datos: modelos
• Modelado de términos, vocabularios o expresiones
• "Data mining" para determinación de contenidos u otras fases del proceso NLG
• Sistemas de Generación de Lenguaje Natural y Sistemas "Data-To-Text"
• Retos de la IA y el Soft Computing para la Generación de Lenguaje Natural
• Evaluación de la calidad de las narrativas en LDD y NLG
• Aplicaciones de sistemas basados en LDD y/o NLG
• Hibridación entre el Soft Computing y la NLG

El enfoque o contenido de los trabajos puede incluir desarrollos, proyectos, aplicaciones o actividades de investigación recientes en cualquiera de las dos áreas, "position papers" acerca las respectivas visiones o retos existentes desde cada uno de los dos paradigmas, trabajos de I+D+i en progreso de los dos ámbitos o, en general, cualquier otro enfoque que promueva la presentación de retos o temas actuales de I+D+i en cualquiera de los dos ámbitos que favorezcan la discusión conjunta y la interacción con el resto de grupos participantes en la sesión.