Generación de informes deportivos medianta Ia generativa

Abstract

Este trabajo de fin de grado presenta una herramienta diseñada para periodistas que busca generar artículos a partir de datos disponibles en la web, en particular información deportiva centrada en la Liga ACB de baloncesto española. Para ello el sistema propuesto integra los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM por sus siglas en inglés), específicamente los desarrollados por OpenAI y Cohere, con técnicas de procesamiento de información web (web scraping) para generar automáticamente esos artículos. El trabajo profundiza en las facilidades que aporta la utilización de los LLM para la generación de artículos e informes, destacando su adaptabilidad a las preferencias del usuario y la extracción precisa de información. Estos LLM se integran en una aplicación web diseñada para facilitar una interacción fluida con el periodista, permitiendo a estos usuarios elaborar contenidos basados en las temporadas, jornadas y partidos seleccionados. Este enfoque innovador pretende agilizar el proceso periodístico de redacción de noticias, mejorando la eficiencia en la creación de contenidos al crear para los periodistas los informes iniciales sobre los que ellos puedan elaborar las noticias finales centrándose en los aspectos más creativos y analíticos de su trabajo. El código desarrollado se encuentra disponible en el siguiente repositorio: https://github.com/AndreAylas/ACB-AI-Live-Reports

This project introduces a tool designed for journalists that aims to generate reports based on web-available data, specifically sport information focused on the Spanish ACB basketball league. To achieve that, the proposed system integrates Large Language Models (LLM), particularly those developed by OpenAI and Cohere, with web processing techniques (web scraping) to automatically generate these reports. The work delves into the benefits that LLMs bring to article and report generation, highlighting their adaptability to user preferences and accurate information extraction. These LLMs are integrated into a web application designed to facilitate a seamless interaction with journalists, enabling them to create content based on selected seasons, game days and matches. This innovative approach pretends to streamline the news-writing process by improving content creation efficiency through the generation of initial reports, allowing journalists to focus on the more creative and analytical aspects of their work when writing the final news. The developed code is available in the following repository: https://github.com/AndreAylas/ACB-AI-Live-Reports