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Recursos lingüísticos, análisis de sentimiento y APIs
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Recursos lingüísticos, análisis de sentimiento y APIs

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Charla sobre Web Semántica, Linked Data, NLP y Minería de Opinión. …

Charla sobre Web Semántica, Linked Data, NLP y Minería de Opinión.
Presentación del proyecto de I+D EUROSENTIMENT, financiado por la UE y a cargo de un consorcio industrial/universitario.
Explicación de la metodología, proceso y herramientas utilizadas en la elaboración de un recurso lingüístico y su uso en un servicio de análisis de sentimiento.

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  • “The explosion of IT has led to a substantial growth in quantity, diversity and complexity of linguistic data accessible on the Web.”

    En la web cada vez se vuelca más información, siendo en particular la textual muy valiosa (opiniones). Si dominas bien herramientas NLP y conoces qué recursos (Wikipedia, bases de conocimiento, ontologías, tesauros...) hay disponibles, puedes sacarle mucho partido a esos datos.


  • “The lack of interoperability between linguistic and language resources represents a major challenge that needs to be addressed, in particular, if information from different sources is to be combined, such as machine-readable lexicons, corpus data and terminology repositories.”

    Actualmente, los recursos lingüísticos existentes están muy dispersos, no hay estándares definidos, hay limitaciones de uso... todo ello dificulta la interoperabilidad y la reutilización.

    S/E analysis can foster the development of new products and services. Nevertheless, the main obstacle
    to develop these services is the difficulty in accessing to multilingual LRs for s/e analysis.
    The main barriers we have identified are:
    1. The developed LRs remain scattered and restricted to their customers.
    2. Lack of agreed LR schemas and available multilingual LRs for s/e analysis.
    3. Atomised s/e analysis projects resulting in reduced LRs visibility, accessibility and interoperability.


  • More and more: Apprenda, AlchemyAPI, DataSift

    From case-by-case development to APIs to be used by many customers (long-tail)
    Ventaja: desembolso inicial menor, mashups - Ojo con la integración

    Standard de facto
    - REST more flexible than SOA
    - JSON lighter than XML

    3rd party integration, win-win
  • 1) Amazon: cloud-based, scalable, flexible

    2) Security: Access Token

    RESOURCES:
    Global SparQL queries (SELECT * FROM language-domain)
    They must be detected and limited in terms of returned KB/lexical_entries. We try to avoid bad-customers to download whole lexicons and also to avoid high time/cpu-consuming queries.
    No way to specify which SparQL queries can be used for each lexicon since it would imply a loss of flexibility for SD and a lot of work for EuroSentiment.
    Responses cannot be stopped since there could exist actual queries like that.
    Eventually, the legal contract should include a clause like: ‘Don’t download the whole lexicon and quit EuroSentiment’.

    3) Subscriptions:
    Flat Rate vs. Pay-As-You-Go
    Commitment: 1month?
    Free vs. NonFree
    Credits?
    BillCycle vs. month
    Changing Subscription in the middle of a BillCycle vs. Changis costs (informing customers + detail the traces with consumptions)
    Overage charges?
    Pricing & Limit rates
    Way of Payment: gateway, cc, RIB? → DCI-PSS, httpS, sensitive info

    4) REVENUES:
    Sharing based on popularity, quality, complexity, volume?
    Fee: how much: 30%?
    Taxes
    Cost: CPU/HDD usage
    Multinational context for companies

    5) IPR, Terms & Conditions, Licenses: - Simplicity: only 1 license for Resources
    LRGPL: less open of the GPL family

    6) SLA/QA:
    - 3rd party services integrations
    - You must control the availability/stability/response_time/quality of them when register and with monitors
    - Effectiveness vs. Efficiency

    7) Dissemination:
    Focus Group
    Surveys, feedback
    Demo
    Liaisons
    Newsletter

  • EuroSentiment es un proyecto de I+D financiado por la UE, en el que colaboran empresas y universidades. Su objetivo es crear una plataforma de APIs (LR y S) multi-idioma/dominio/proveedor para la centralización de recursos y servicios lingüísticos. Busca facilitar el desarrollo de productos relacionados (detectores de dominio/idioma/entidades, análisis de sentimiento, análisis de emociones...), pues se trata de un mercado emergente que se quiere potenciar.

    1. Multi-idioma: Inglés, Francés, Alemán, Castellano, Portugués, Catalán…

    2. Orientado a dominio: Categorización necesaria para mejorar las precisiones y favorecer la colaboración.

    3. Interoperabilidad semántica: Pseudo-automatic PIPELINE
    Alignment with WN 3.0 allows automatic inheritance among labeling results for different languages.
    RDF(xml/ttl) Standardization (lemon/Marl)
    Enrichment: Wikipedia articles vs. WN synsets, Wikipedia categories vs. WN-Domains, Dbpedia, Translations for Lexicons

    4. Basado en Linked Data: Tim Berners Lee: “Linked Data is the Semantic Web done right”
    Data providers have started to publish and interlink data on the Web using URIs and standards (RDF)

    means (LD) ---> end (SW) based on tech (RDF)
    “Think about HTML documents; when people started weaving these together with hyperlinks we got a Web of documents. Now think about data. When people started weaving individual bits of data together with RDF triples (that expressed the relationship between these bits of data) we saw the emergence of a Web of data. Linked Data is no more complex than this – connecting related data across the Web using URIs, HTTP and RDF. Of course there are many ways to have linked data, but in common usage Linked Data refers to the principles set out by Tim Berners-Lee in 2006.”
    Charla TED Tim Berners-Lee
    Pubby: datasets published on the web as linked data (DBpedia…)
    “The resulting Web of Data currently consists of several billion RDF triples and covers domains such as geographic information, people, companies, online communities, films, music, books and scientific publications.”
    Linked Data browsers, Linked Data crawlers, Web of Data search engines and other applications that consume Linked Data from the Web.
    Linked Data in the web describes resources identified by URIs, interconnected with other resources and accessible via HTTP for both people and applications. Linked Data are often structured according to the RDF standard and they are accesible either as dumps or through query languages.
  • La web se está volviendo más inteligente, y su potencial es brutal… si se siguen unas sencillas pautas.
    “que en un futuro espera que la informacion de la web tenga un significado exacto y que dicha informacion pueda ser comprendida y procesada por las
    computadoras, para que estas puedan integrar la informacion de la web.”
    [2000] Tim Berners Lee: “The first step is putting data on the Web in a form that machines can naturally understand, or converting it to that form. This creates what I call a Semantic Web – a web of data that can be processed directly or indirectly by machines.”

  • Current knowledge bases are very specific and very cost-intensive to keep up-to-date
    DBpedia:
    “Crowd-sourced community effort to extract
    structured info. from Wikipedia and make this information
    available on the Web”
    - allows you to ask sophisticated queries against Wikipedia, and to link the different data sets on the Web to Wikipedia data.
    - Ha generado durante mucho tiempo información semántica a partir de la Wikipedia (100 millones de triples RDF, 70% accesible vía SparQL)
    - several advantages over existing knowledge bases: it covers many domains; it represents real community agreement; it automatically evolves as Wikipedia changes, and it is truly multilingual.

    FreeBase:
    “A community-curated database of
    well-known people, places, and things”
    Freebase has over 39 million topics about real-world entities like people, places and things. Since Freebase data is represented a graph, these topics correspond to the nodes in the graph.

    GeoNames:
    “Geographical database covers all
    countries and contains over eight million placenames”
    The GeoNames geographical database covers all countries and contains over eight million placenames that are available for download free of charge.

    YAGO:
    “Huge semantic knowledge base, derived from
    Wikipedia WordNet and GeoNames”
    Currently, YAGO2s has knowledge of more than 10 million entities (like persons, organizations, cities, etc.) and contains more than 120 million facts about these entities

    BableNet: “Multilingual encyclopedic dictionary,
    with lexicographic and encyclopedic coverage of terms in
    50 languages, and a semantic network which connects
    concepts and named entities in a very large network
    of semantic relations”
    API Java
  • Princeton,English lexical database
    Comenzó en 1985, muy madura, 155000 synsets (30 años)
    POS: sustantivos, verbos, adjetivos y adverbios
    Words: sinónimos o collocations (world_war)
    Relations: dependiendo del tipo de palabra (POS) hyperonym: todos los elementos de un grupo son de un tipo (todos los canes son perros), meronymy (pertenece a) ventana es parte de edificio
  • Princeton,English lexical database There are more than 100,000 synsets in WordNet, majority of them are nouns (80,000+) D3.2: synset, [multi] lexical matrix, a-labels & d-labels hierarchies
    OTROS:
    TempoWN: free lexical knowledge base for temporal analysis where each synset of WordNet is assigned to its intrinsic temporal values. Each synset of WordNet is automatically time-tagged with four dimensions : atemporal, past, present and future.
    Imagenet (1000 images to illustrate each synset. Images of each concept are quality-controlled and human-annotated)
  • WN-Domains y WN-Affect (son del FBK, fundación de empresas partner de EU)
    WN-Domains: por ejemplo para horse: Animals, Biology para years: Time_period
    WN-Domains: jerarquía (doctrinas, tiempo libre, ciencia aplicada, ciencias puras, ciencias sociales, …)
    WN-Domains: desambiguar: banco (dinero) - economy
    banco (arena) - geologia
    banco (construccion) - Arquitectura...

    WN-Affect: illness: physical state, inhibited: behaviour, intolerance: attitude, coldness: sensation
    MultiWordnet : FBK

    SentiWordNet: Istituto di Scienza e Tecnologie dell’Informazione

    TempoWN: free lexical knowledge base for temporal analysis where each synset of WordNet is assigned to its intrinsic temporal values. Each synset of WordNet is automatically time-tagged with four dimensions : atemporal, past, present and future.

    Imagenet (1000 images to illustrate each synset. Images of each concept are quality-controlled and human-annotated)


  • 1) Webs de reviews (tripadvisor, amazon, booking…)
    2) Scrapping (Python, XPath, SolR) [Rafa]
    3) Tokenization + Lemmatization? + NER - stopwords
    4) Frecuency (Pig)
    5) Human Ranking (trade-off effort-recall)
    6) Collocations (Pig)
    7) 3-words window → triples
    8) Human Review + WN disambiguation (POStagging) + Sentiment score (trade-off effort-recall)
    9) SynsetId → MultiWordNet, WN-Affect, WN-Domains, SentiWordNet (custom)
    10) Standardization: RDF(lemon/Marl) + RDF(sentiment marl dictionary)
    11) Enrichment: Gabi?
    12) Virtuoso → SparQL → s/e analysis services;
    13) Pubby (LD publish)→ dereferencable url, LodLive


    De esta hemos pasado de las 6482 tripletas que ha etiquetado manualmente Miguel a estas:
    Inglés: 23.037 tripletas.
    Español: 8.315 tripletas.
    Portugués: 9.272 tripletas.
    Italiano: 15.632 tripletas.
    Catalán: 13.485 tripletas.
    Francés: 2.771 tripletas.
    ** Enseñar input/output de un LR procesado ----> Notepad ++
  • Algoritmo LNP

    1)
    2) Lemmatizacion : cantico, cantaran -> cant
    Stemming: cantaran: cantar, cantico: canto
    3) Clasificacion verbo/adjetivo/l….
    Herramientas: TreeTagger, Freeling
    4) ?¿?¿?¿?¿?¿
    5) Enlazar y enriquecer con otros datos relacionados (DBPedia, Wikipedia, …)
  • Comentas posibilidades de sumarización
  • == Minería de Opinión
  • Identificación del Dominio muy importante  topic-classification, WN-Domains se ha usado en EUROSENTIMENT
    (ej: SentiWN polarity scores)

    Heurísticas necesarias: reglas de tagging, collocations, stopwords específicas, whitewords
  • 1) Webs de reviews
    2) Scrapping (Python, XPath, SolR) [Rafa]
    3) Tokenization + Lemmatization? + NER - stopwords
    4) Frecuency (Pig)
    5) Human Ranking (trade-off effort-recall)
    6) Collocations (Pig)
    7) 3-words window → triples
    8) Human Review + WN disambiguation (POStagging) + Sentiment score (trade-off effort-recall)
    9) SynsetId → MultiWordNet, WN-Affect, WN-Domains, SentiWordNet (custom)
    10) Standardization: RDF(lemon/Marl) + RDF(sentiment marl dictionary)
    11) Enrichment: Gabi?
    12) Virtuoso → SparQL → s/e analysis services;
    13) Pubby (LD publish)→ dereferencable url, LodLive


    De esta hemos pasado de las 6482 tripletas que ha etiquetado manualmente Miguel a estas:
    Inglés: 23.037 tripletas.
    Español: 8.315 tripletas.
    Portugués: 9.272 tripletas.
    Italiano: 15.632 tripletas.
    Catalán: 13.485 tripletas.
    Francés: 2.771 tripletas.
    ** Enseñar input/output de un LR procesado ----> Notepad ++
  • EUROSENTIMENT LRP project
    Intro to Semantic Web, NLP, S/E Analysis, LD concepts, standards and technologies.
    SaaS business in future (oportunidad)


    Good research needs good resource!!
    Multimodal Resources (Paul)
    APPS: Question Answering, Information Retrieval, Information Extraction, Summarization, Natural Language Generation, Inferences, and other knowledge intensive applications.
    TV: Aplicaciones que amplian la información del contenido (2nd screen), Social TV
    Media API
    Linguistic Metadata
  • Papers, Events, Webs, Tools
  • Transcript

    • 1. Recursos Linguísticos, Análisis de Sentimiento y APIs APIdays Mediterranea, 29-30 Mayo, 2014 :
    • 2. 1. EUROSENTIMENT 2. Web Semántica 3. Bases de conocimiento 4. WordNet 5. Caso Práctico 1 6. Procesamiento del Lenguaje Natural 7. Análisis de Sentimientos 8. Caso Práctico 2 9. Conclusiones y Futuro Índice Raúl Lario rlario@paradigmatecnologico.com Mario Muñoz mmunoz@paradigmatecnologico.com Autores Esther Peinado epeinado@paradigmatecnologico.com
    • 3. EUROSENTIMENT Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs 1
    • 4. • Cada vez se vuelca más y más información en la Web. • Muy copiosa y muy diversa. • Las opiniones son especialmente valiosas. “Con la ayuda de herramientas NLP y conociendo los recursos lingüísticos disponibles, podemos sacar mucho valor de esos datos” 1 EUROSENTIMENT Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs
    • 5. • Dispersión de recursos • Ausencia de estándares • Limitaciones de uso “Todo ello dificulta la Interoperabilidad y la Reutilización” 1 EUROSENTIMENT Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs
    • 6. • Desarrollo a medida  • Long Tail • REST + JSON • Third Party Integration 1 EUROSENTIMENT Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs
    • 7. • Plataforma: cloud-based, escalable… • Subscripciones y Beneficios • IPR y Licencias • Seguridad • QA y SLAs 1 EUROSENTIMENT Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs
    • 8. MULTI-IDIOMA ORIENTADO A DOMINO INTEROPERABILIDAD SEMÁNTICA BASADO EN LINKED DATA
    • 9. Web Semántica Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs 2
    • 10. 2 Web Semántica Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs <http://www.eurosentiment.com/hotel/en/lexicalentry/room> a lemon:LexicalEntry . _:node18h8ttlh3x11 a lemon:CanonicalForm ; lemon:writtenRep "room"@en . <http://www.eurosentiment.com/hotel/en/lexicalentry/room> lemon:canonicalForm _:node18h8ttlh3x11 . <http://www.eurosentiment.com/hotel/en/lexicalentry/sense/room_0> a lemon:Sense ; lemon:reference "04105893" ; lexinfo:partOfSpeach lexinfo:noun . <http://www.eurosentiment.com/hotel/en/lexicalentry/room> lemon:sense <http://www.eurosentiment.com/hotel/en/lexicalentry/sense/room_0> . <http://www.eurosentiment.com/hotel/en/lexicon/paradigma> lemon:entry <http://www.eurosentiment.com/hotel/en/lexicalentry/room> . PREFIX lemon: <http://www.monnet-project.eu/lemon#> SELECT ?entry WHERE { <http://www.eurosentiment.com/electronics/en/lexicon> lemon:entry ?entry. }
    • 11. Bases de Conocimiento Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs 3
    • 12. 3 Bases de Conocimiento Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs
    • 13. WordNet Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs 4
    • 14. WordNet: Base de datos léxica ● Synset ● PoS-tagging ● Palabras ● Significado ● Ejemplos ● Relaciones (hiperonimia, meronimia, …) 4 Wordnet 3.0 Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs
    • 15. 4 Wordnet 3.0 Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs factoría n#00017222: Organismo vivo carente del poder de locomoción n#05577190: La parte inferior del pie n#03365991: Una estructura que consiste en una habitación o conjunto de habitaciones en una única posición a lo largo de una escala vertical n#03956922: Edificios para la realización del trabajo industrial planta fábrica n#05563266: La parte de la pierna de un ser humano por debajo de la articulación del tobillo parte de
    • 16. ● WN-Domains ● WN-Affect ● Multi-WordNet ● SentiWordNet ● TempoWordNet ● ImageNet 4 Wordnet Extensions Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs
    • 17. Caso Práctico 1 Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs 5
    • 18. Hotel 12345678 Muy 12487456 Mucho 12425478 Personal 12114578 Bien 12111354 Situación 12108451 Totalmente 11687451 Excelente 11549846 Desayuno 10067874 Limpieza 9861212 …. WordNet 5 Caso Práctico 1 Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs 04105893 n habitación 07387509 n ruido -0’75 03579355 n internet 00980527 a lento -0’5 07575726 n comida 02343110 a excelente 1 08439955 n personal 01459422 n amabilidad 0’75 02818832 n cama 00476663 a estrecho -0,75 04446276 n baño 01391351 a pequeño -0’5 07574602 n desayuno 00106456 a escaso -0’5 01053617 n estancia 01800349 a grato 0’625
    • 19. Procesamiento del Lenguaje Natural Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs 6
    • 20. NLP = Informática + Lingüísitica 1) Tokenización 2) Lematización 3) POS-tagging (morfosintaxis) 4) Semántica 5) Conocimiento (Linked-Data) 6 Procesamiento del Lenguaje Natural Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs
    • 21. Reputación Online Extracción de información, análisis de sentimientos y emociones, NER Categorizador, recomendador, NER (basado en Wikipedia), moderación de comentarios (análisis de sentimiento) 6 Aplicaciones del Procesamiento del Lenguaje Natural Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs
    • 22. Análisis de Sentimiento Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs 7
    • 23. “Actividad que analiza un texto de acuerdo un algoritmo para identificar y cuantificar las opiniones que contiene acerca de entidades (productos, servicios, personajes...)” • Tipos: document-level, entity-level, feature-level • Frase por frase • Detección del Dominio Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs 7 Análisis de Sentimiento
    • 24. Caso Práctico 2 Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs 8
    • 25. Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs 8 Caso práctico 2 NLP: Análisis de sentimiento 1) Tokenización 2) Lematización 3) PoS-tagging (morfosintaxis) 4) Semántica La conexión a internet era lenta. Como punto más positivo destacaría la amabilidad del personal El cuarto de baño pequeño. Las camas son estrechas. ART NC VBO ADJ Como punto más positivo destacar el amabilidad del personal CSUB NC ADV ADJ VBO ART NC PDEL NC El cama ser estrecho. ART NC PREP NC VBO ADJ El cuarto de baño pequeño. ART NC PREP NC ADJ El conexión a internet ser lento. 03579355 n internet 00980527 a lento -0’5 08439955 n personal 01459422 n amabilidad 0’75 02818832 n cama 00476663 a estrecho -0,75 04446276 n baño 01391351 a pequeño -0’5 -1’0 +0’75 -0’75 -0’5 -0’5
    • 26. Conclusiones y Futuro Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs 9
    • 27. Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs 9 Conclusiones y Futuro • SaaS negocio al alza • Web de datos interconectados • Good research needs good resource!! • Aplicaciones: Social TV (2nd screen), RL multimedia
    • 28. • Develop a Sentiment Analysis tool for your brand in 10 minutes!, http://textalytics.com/blog/build-sentiment-analysis-in-twitter/ • Linked Data => Web of Data => Semantic Web, http://tomheath.com/blog/2009/03/linked-data- web-of-data-semantic-web-wtf/ • Linked Open Data, Tim Berners Lee, http://www.w3.org/2008/Talks/0617-lod-tbl/#(1) • Red temática española de Linked Data, http://red.linkeddata.es/web/guest • TED Talk, 2009: Tim Berners Lee: The next web http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_on_the_next_web#t-343422 • “Linguistic Linked Data for Sentiment Analysis”, P. Buitelaar • “Linked-Data based Domain-Specific Sentiment Lexicons”, G. Vulcu Related Projects: Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs Referencias
    • 29. Preguntas? Recursos Lingüísticos, Análisis de Sentimiento y APIs Esther Peinado – epeinado@paradigmatecnologico.com Mario Muñoz – mmunoz@paradigmatecnologico.com Raúl Lario – rlario@paradigmatecnologico.com ?

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