Dr. Sabino Miranda Jiménez

Doctor en Ciencias Computacionales

Sistema Nacional de Investigadores (SNI): 1

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  • Doctor en ciencias computacionales
    Centro de Investigación en Computación, del Instituto Politécnico Nacional (CIC-IPN).
  • Maestro en ciencias computacionales
    CIC-IPN.
  • Ingeniero en sistemas computacionales
    Escuela Superior de Cómputo del Instituto Politécnico Nacional (ESCOM-IPN).

Es Catedrático del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) asignado a INFOTEC. Obtuvo el doctorado y la maestría en Ciencias de la Computación en el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional. Sus investigaciones se enfocan, principalmente, en el campo de la lingüística computacional, procesamiento del lenguaje natural, representación del conocimiento, aprendizaje computacional, categorización de textos y análisis de sentimientos.

Ha sido docente de licenciatura en la Universidad Tecnológica de México (Unitec), en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y en la Universidad Autónoma del Estado de México (UAEM). Tiene más de 10 años de experiencia en el sector de las Tecnologías de Información y Comunicación (TIC). Se ha desempeñado como líder de proyecto y arquitecto de software para diversas instituciones: BBVA Bancomer, Instituto Mexicano del Petróleo (IMP), Petróleos Mexicanos (Pemex), Secretaría de Educación Pública, entre otras.

Ha participado en diversos proyectos de investigación nacionales e internacionales entre los cuales se encuentran “Web Information Quality Evaluation Initiative, WIQ-EI” (FP7- PEOPLE-2010-IRSES) proyecto de la comunidad europea (2012); “Corpus for Multilingual Multi-document Summarization“ proyecto MultiLing/Association for Computational Linguistics (2013); “Estado del ánimo tuitero en México” INEGI (2015), “Índice de movilidad” para la Jornada Nacional de Sana Distancia, Secretaría de Salud (2020), entre otros.

Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, nivel I; miembro de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA) y Asociación Mexicana del Procesamiento del Lenguaje Natural (AMPLN). Cuenta con más de 40 publicaciones en revistas y conferencias nacionales e internacionales.

  • Téllez, E. S., Moctezuma, D., Miranda-Jímenez, S., & Graff, M. (2017). An Automated Text Categorization Framework based on Hyperparameter Optimization. arXiv preprint arXiv:1704.01975.
  • Téllez, E.S., Miranda-Jiménez, S., Graff, M., Moctezuma, D., Siordia, O., & Villaseñor, E. (2017). A case study of Spanish text transformations for twitter sentiment analysis, Expert Systems with Applications, Volume 81.
  • Téllez, E.S., Miranda-Jiménez, S., Graff, M., Moctezuma, D., Siordia, O., & Suárez, R. (2016). A Simple Approach to Multilingual Polarity Classification in Twitter. Pattern Recognition Letters.
  • Miranda-Jimenez, S.,  Stamatatos, E. (2017). Automatic Generation of Summary Obfuscation Corpus for Plagiarism Detection. ACTA POLYTECHNICA HUNGARICA, 14(3), 99-112.
  • Miranda-Jiménez, S., Graff, M., Téllez, E. S., & Moctezuma, D. (2017). INGEOTEC at SemEval 2017 Task 4: A B4MSA Ensemble based on Genetic Programming for Twitter Sentiment Analysis. In Proceedings of the 11th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2017) (pp. 771-776).
  • Graff, M., Téllez, E. S., Miranda-Jiménez, S., & Escalante, H. J. (2016). EvoDAG: A semantic Genetic Programming Python library, IEEE International Autumn Meeting on Power, Electronics and Computing (ROPEC), Ixtapa.
  • Moctezuma, D., Téllez, E. S., Graff, M., Miranda-Jiménez, S. (2016). On the performance of B4MSA on SENTIPOLC’16 CEUR. Workshop Proceedings.
  • Sidorov, G., Miranda-Jiménez, S., Viveros-Jiménez, F., Gelbukh, A., Castro-Sánchez, N., Velásquez, F., Días Rangel, I., Suárez-Guerra, S., Treviño, A. and Gordon, J. (2016). Empirical Study of Machine Learning Based Approach for Opinion Mining in Tweets. LNAI 7630, MICAI 2012, pp.1-14.
  • Siordia, O., Moctezuma, D., Graff, M., Miranda-Jiménez, S., Tellez, E. and Villaseñor, E. (2015). Sentiment Analysis for Twitter: TASS 2015. Proceedings of TASS 2015: Workshop on Sentiment Analysis at SEPLN co-located with 31st SEPLN Conference (SEPLN 2015), pp. 65-70.
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  • Hernández, S., Miranda-Hernández, S., Villaseñor, E., Téllez, E. and Graff, M. (2015). Minería de opinión en blogs financieros para la predicción de tendencias en mercados bursátiles. Research in Computing Science, 86.
  • Miranda-Jiménez, S., Gelbuk, A. and G., S. (2015). Conceptual Graphs as Framework for Summarizing Short Texts. International Journal of Conceptual Structures and Smart Applications (IJCSSA).
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  • Carrera-Trejo, V., Sidorov, G., Miranda-Jiménez, S., Moreno Ibarra, M. and Cadena Martínez, R. (2014). Using Soft Similarity in Multi-label Classification for Reuters-21578 Corpus. Proceedings of the 13th Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI 2014), pp.1-7.
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  • Viveros-Jiménez, F., Sidorov, G., Castillo Velásquez, F., Castro-Sánchez, N., Miranda-Jiménez, S., Treviño, A. and Gordon, J. (2012). Sondeos automatizados en las redes sociales a través de la minería de opinión. Komputer Sapiens, II (IV).
  • Rodríguez Aguilar, R., Miranda-Jiménez, S. and Castillo González, L. (2010). Modelo de un ambiente virtual de aprendizaje: desde una perspectiva reactiva a las distintas inteligencias. XXVI Simposio Internacional de Computación en la Educación.
  • Bolshakov, I. and Miranda-Jiménez, S. (2004). A Small System Storing Spanish Collocations. Proceedings of Computational Linguistics and Intelligent Text Processing: 5th International Conference, CICLing 2004, pp.248-252.
  • Miranda-Jiménez, S. and Bolshakov, I. (2002). Base de datos de un diccionario combinatorio para español: Utilitaria para modificadores. XI Congreso Internacional de Computación, CIC 2002, II, pp.267-278.