ERROR:SQLSTATE[HY000]: General error: 20018 Invalid column name 'CodigoInstitucion'. [20018] (severity 16) [SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '683834' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;]
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®
ERROR:SQLSTATE[HY000]: General error: 20018 Invalid column name 'Institucion'. [20018] (severity 16) [SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = '683834']
®
ERROR:SQLSTATE[HY000]: General error: 20018 Invalid column name 'Institucion'. [20018] (severity 16) [SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 683834 AND InstitucionPropia = 'S'
UNION
SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras
JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion
JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado
WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 683834]
SIIA Público
SISTEMA INTEGRAL DE INFORMACIÓN ACADÉMICA - PÚBLICO
Título del libro: Proceedings Of The 18th International Workshop On Semantic Evaluation, Semeval-2024 Título del capítulo: GIL-IIMAS UNAM at SemEval-2024 Task 1: SAND: An In Depth Analysis of Semantic Relatedness Using Regression and Similarity Characteristics
The STR shared task aims at detecting the degree of semantic relatedness between sentence pairs in multiple languages. Semantic relatedness relies on elements such as topic similarity, point of view agreement, entailment, and even human intuition, making it a broader field than sentence similarity. The GIL-IIMAS UNAM team proposes a model based in the SAND characteristics composition (Sentence Transformers, AnglE Embeddings, N-grams, Sentence Length Difference coefficient) and classical regression algorithms. This model achieves a 0.83 Spearman Correlation score in the English test, and a 0.73 in the Spanish counterpart, finishing just above the SemEval baseline in English, and second place in Spanish.
