Hoy quiero registrar y compartir dos logros que representan una etapa importante en mi camino dentro de la investigación en inteligencia artificial.

El primero es mi incorporación como miembro de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA). Para mí, esta membresía significa formar parte de una comunidad dedicada al desarrollo, la investigación y la difusión de la inteligencia artificial en México.

Certificado de membresía de Johan Argenis Franco Rogel en la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial

El segundo es la publicación de mi artículo:

Postprocesamiento geométrico de espacios de embeddings para clasificación de textos con Voronoi

El trabajo fue publicado en Polibits, revista semestral de investigación, revisada por pares y editada por el Centro de Innovación y Desarrollo Tecnológico en Cómputo del Instituto Politécnico Nacional (CIDETEC-IPN).

En este estudio analizo si una corrección geométrica aplicada después de extraer embeddings puede mejorar la separación entre clases en problemas de clasificación de texto. Comparo seis familias de embeddings bajo su representación original y una versión corregida geométricamente, utilizando tres perspectivas de evaluación:

  • Clasificación de Voronoi inducida por centroides.
  • Máquinas de vectores de soporte (SVM).
  • Métodos de agrupamiento no supervisado.

Los experimentos incluyen un corpus multiclase en español, el conjunto de emociones GoEmotions y el conjunto de noticias AG News.

Uno de los resultados más importantes es que aumentar la isotropía de un espacio de embeddings no garantiza una mejora. La corrección geométrica puede ayudar en algunos conjuntos de datos, ser prácticamente neutra en otros o incluso destruir estructura discriminativa útil. Por eso, el postprocesamiento geométrico debe entenderse como una intervención dependiente de los datos y no como una receta universal.

Referencia

Johan Argenis Franco Rogel. “Postprocesamiento geométrico de espacios de embeddings para clasificación de textos con Voronoi”. Polibits, vol. 68, núm. 1, 2026, pp. 23–29.

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Más allá del resultado técnico, esta publicación y mi membresía en la SMIA representan un impulso para continuar investigando cómo la geometría de los espacios vectoriales afecta tareas reales de procesamiento de lenguaje natural, clasificación y recuperación de información.