A continuación, tenemos la intervención
online de Álvaro Cuellar, de la Universidad Autónoma de Barcelona,
Redes Neuronales Convulsionales al Servicio del Teatro Auro.
Álvaro Cuellar es investigador postdoctoral
Juan de la Cierva en la Universidad Autónoma de Barcelona,
donde se integra en los grupos ProLope Italia.
Su investigación se centra en la aplicación
de procesos computacionales.
A la literatura aureo-secular con el fin de desentrañar problemas
de autoría, datación, transcripción, reconocimiento de copistas
e imprentas.
Codirige el proyecto Estilometría aplicada al Teatro del Siglo de Oro,
donde se arroja información autorial sobre las comedias áureas,
así como la base de datos TechSolo,
donde se pueden realizar búsquedas sobre 40 millones de palabras.
Pues, ¿me oye bien, Álvaro?
Estupendo.
¿Vosotros me oís?
¿Me podéis ver?
Pues adelante con su posición.
Estupendo.
Pues muchísimas gracias.
Tengo que empezar, como no puede ser de otra manera,
agradeciendo a la organización por aceptar mi comunicación.
Y especialmente a josea inmaculada
por el trabajo que han hecho durante estas semanas
y durante durante estos meses preparando la presentación
y también tengo que tengo que pedir disculpas
por no poder estar allí con vosotros no sé si se está viendo
la presentación o se está poniendo bueno vale
se está viendo.
Vale, vale, estupendo, gracias.
Es que desde aquí es un poco difícil.
Vale, estupendo.
Pues mi presentación va a versar sobre las redes neuronales
al servicio del Teatro del Siglo de Oro.
Y como decía, no puedo estar allí con vosotros
porque ahora mismo en la universidad tenemos los TFGs,
el final de curso y son épocas un poco complicadas,
pero bueno.
Como siempre digo, estoy simplemente a un email de distancia
por si tenéis cualquier tipo de duda o queréis investigar algo que sea
de vuestro interés.
En mi caso, yo me voy a ir unos siglos para atrás
y me voy a centrar en el teatro del siglo de oro.
Que, como bien sabéis,
es un campo absolutamente especial por su riqueza
y también por una característica que es muy importante
para los estudios que hacemos nosotros, que es por su gran tamaño.
Como sabéis, estamos ante un campo
en el cual manejamos cientos de obras,
miles de obras.
Lope de Vega tiene 400, Calderón tiene 200,
Tirso tiene 100.
Esto es una característica que nos ayuda mucho a poder realizar
los análisis informáticos que a nosotros no nos interesan.
Porque por una parte tenemos este corpus tan inmenso,
tan rico, tan importante para nuestra cultura,
pero por otra parte, a la vez,
este corpus tiene unos problemas filológicos grandes.
Increíbles.
Tiene problemas muy importantes de autoría,
tiene problemas de datación,
tiene problemas de reconocer quién es el copista,
de quién es la mano de esos manuscritos,
quién es la imprenta de ese impreso, tiene problemas de edición,
tiene muchísimos problemas que nosotros intentamos resolver
a través de la inteligencia artificial y, como os voy a explicar
hoy, a través de procesos concretos de redes neuronales.
Aquí vemos ejemplos de la cantidad de obras
que tenemos en el siglo de oro.
Lo que vamos a hacer en esta breve presentación
es hacer un pequeño repaso de las tres grandes vías
de investigación que estamos siguiendo
respecto a la aplicación de redes neuronales a estos problemas
que tenemos en el teatro del siglo de oro.
Y simplemente para comenzar hay que explicar que una red neuronal
de forma sencilla es este sistema de inteligencia artificial
formado por distintas capas que va aprendiendo a realizar una tarea
a través de estas inferencias que va realizando a través de las capas.
Y una red neuronal convolucional,
que son las que usamos nosotros para este tipo de experimentos,
está más centrado en entender imágenes, sobre todo.
Entender cómo funcionan los píxeles de una imagen,
aprender a reconocer patrones y con eso conseguir resultados
que nos van a ser de mucho provecho.
Aquí os he sintetizado las tres grandes vías.
Que estamos siguiendo en los últimos años en los grupos de investigación
en los que estoy que básicamente se relacionan da un poco de pena
ya hablar de pasado porque seguimos trabajando en ello
pero es verdad.
Que la transcripción automática ya es un campo
que tenemos ya bastante resuelto,
aunque tenemos que seguir trabajando.
Eso pertenecería al pasado.
Luego, en el presente,
estamos trabajando la detección caligráfica,
es decir, Cómo detectar de quién es un determinado manuscrito
gracias a estas técnicas de inteligencia artificial.
Y por último, con una mirada hacia el futuro,
os voy a hablar de la generación de material sintético.
¿Podemos conseguir que la máquina genere texto por sí misma?
¿Podemos conseguir generar texto manuscrito
como si fuera, por ejemplo, de López de Vega
o de Calderón de la Barca?
Vamos a empezar con la transcripción automática,
que es uno de los aspectos a los que más me he dedicado
en los últimos años.
Y nosotros empezamos a manejar este tipo de soluciones,
de.
En este intento
por transcribir nuestros documentos antiguos a través de plataformas
que siguen existiendo, como es el caso de Transcribus,
que para nosotros ha sido realmente importante.
Gracias a este tipo de herramientas,
pudimos generar modelos de inteligencia artificial,
de redes neuronales que fueron capaces de transcribir con bastante,
bastante precisión impresos del siglo de oro
como los que nos interesaban a nosotros,
incluso conservando la ortografía antigua y modernizando,
si nosotros queremos, la ortografía de la época.
Ahí podéis ver una transcripción automática
de un impreso del siglo de oro que veis que está bastante bien,
tiene algunos problemas.
Pero la verdad es que como texto base es de gran utilidad
para luego corregirlo o para realizar grandes análisis informáticos
que no necesitan tampoco un 100% de acierto.
Esto se realiza a través de un entrenamiento de redes neuronales
en el cual la máquina va aprendiendo a conseguir esta transcripción
y al final hay un momento en el que es capaz
de hacerlo por sí misma.
El siguiente paso que dimos,
por supuesto, fue el de movernos hacia los manuscritos.
Y en los manuscritos estamos en un terreno muchísimo
más complicado
que el de los impresos, como os podéis imaginar,
porque cada manuscrito responde a unas manos diferentes
y a unas formas distintas.
Entonces, aquí, por ejemplo,
conseguir modelos que transcribieran bien fue muchísimo más complicado
que necesitar más materiales de entrenamiento para conseguir
resultados de calidad.
Y nos movemos, en el caso de los manuscritos,
pues nos movemos ya
no en el terreno del 99% de acierto como los impresos,
sino más en el 90% de acierto.
Pero aún así creemos que sigue siendo bastante útil.
Y hace poco también lanzamos el Coloso Español
en Transcribus, que es un gran modelo para la transcripción
de todo tipo de materiales que yo os animo a probar.
Depende de los documentos que intentéis.
Transcribir, saldrá mejor o peor,
porque depende de si esos materiales estaban en el entrenamiento
o no.
Pero bueno, yo os recomiendo hacer pruebas con esto.
La cuestión,
y lo que nos hemos dado cuenta hace unos pocos años,
es que no podíamos estar dependiendo de herramientas externas
porque estas al final.
Son caras y tienen un precio y los proyectos no lo pueden asumir.
Así que lo que hemos hecho hace poco es evolucionar hacia sistemas
abiertos para poder hacer los mismos procesos
que hacíamos antes,
pero con nuestro propio hardware, nuestras propias máquinas.
Hace poco lo que hemos hecho ha sido abandonar Transcribus
y movernos hacia un sistema abierto de transcripción,
en el que combinamos tres librerías abiertas,
que son en este caso Escriptorium, con Kraken y con Pilaya.
Básicamente, lo más importante de esta parte
es quizás lanzaros el mensaje de que, en la medida de lo posible,
tenemos que intentar.
Escapar de las empresas que nos cobran por realizar este tipo
de trabajos e intentar movernos, si es que es posible,
hacia este tipo de librerías abiertas.
Porque una vez que tenemos este sistema abierto funcionando,
pues ya somos libres para poder realizar nuestras transcripciones
o lo que nosotros necesitemos aquí os pongo un ejemplo
de las librerías que usamos y básicamente lo que tenemos
que hacer es extraemos todas las líneas de los manuscritos
entrenamos este tipo de.
De redes neuronales convolucionales
y gracias a eso podemos llegar a transcribir de forma muy similar
a como lo hacíamos en Transcribus.
Ese ha sido nuestro camino respecto a la transcripción automática.
Partimos de esta plataforma de pago Transcribus
y ahora hemos conseguido evolucionar hacia un modelo abierto
a través de librerías propias, a través sobre todo de Kraken
y de Pilaya, Lo digo para que os suenen estas librerías.
Entonces, ahora mismo ya estamos en disposición
de transcribir automáticamente bastantes tipos de documentos.
Los documentos que a través del siglo de oro los tenemos muy controlados,
pero estamos ya expandiéndolos también hacia otro tipo de épocas.
Esto respecto a la transcripción
automática, que es lo que más hemos trabajado en los últimos años.
Y ahora me gustaría hablaros respecto a la detección caligráfica.
Esto, como veréis, está muy relacionado
con la transcripción automática,
pero nos estamos moviendo hacia un terreno diferente.
En este caso, lo que pretendemos y lo que estamos haciendo
en el proyecto TALIA, en la Universidad Autónoma de Barcelona,
con este equipo formado por Sonia Boadas,
Arantxa, Yase, Rocío, Alonso y yo, estamos intentando.
No transcribir, ahora ya no queremos transcribir,
sino que lo que queremos es detectar de quién es la mano
que está escribiendo estos manuscritos.
Como os podéis imaginar,
esto puede tener bastante importancia.
Importancia para localizar autógrafos,
obras manuscritas, imaginaos, de lo que nos interesa a nosotros,
de López de Vega, de Calderón, ojalá Cervantes,
aunque es más complicado porque tiene muy poco material.
Para encontrar las manos de copistas que son
de mucho interés, de defensores, de actores,
de directores de compañía.
Es decir, estamos intentando crear un sistema que nos diga
de quién es esta mano que estamos viendo
y que, por supuesto, desde una técnica filológica
tradicional.
Si bien un perito especializado,
un paleógrafo, por supuesto, es capaz de diferenciar unas letras de otras,
lo que es muy difícil que haga y que sí que puede hacer la máquina
es rastrear miles y miles y miles,
incluso cientos de miles de manuscritos en busca de la letra
que nos interese, ¿no?
Cosa que sí que puede hacer la máquina
si todo funciona de forma adecuada.
Nosotros de nuevo empezamos otra vez
a hacer los procesos con Transcribus.
Yo estoy en el grupo ProLope de la Universidad Autónoma de
Barcelona, entonces siempre empezamos con Lope de Vega
y luego ya seguimos al resto.
Y la verdad es que conseguimos resultados excelentes
para nuestro autor, para Lope de Vega.
Lo que hicimos fue seguir un proceso muy sencillo en el cual,
igual que antes enseñábamos a la máquina a transcribir,
ahora le enseñamos a detectar si estamos ante la mano de Lope
o ante otras manos.
Simplemente fijaos que lo que hacemos es.
Marcar con un símbolo distinto la mano de Lope
y las otras manos.
Marcamos con una X la mano de Lope
y las otras manos con una O. Entonces eso,
cuando luego nos enfrentemos a manuscritos nuevos,
nos va a decir si estamos ante la letra de nuestro interés.
Cuando estemos ante la letra de Lope se va a marcar con una X
y cuando estemos ante la letra de de otras manos,
porque dividimos entre el OPE
y otras manos, nos encontramos con un símbolo
como puede ser la O. Entonces hicimos todos unos experimentos de validación
en el cual partimos de 40 manuscritos del OPE de Vega,
200 manuscritos de multitud de manos,
hicimos todas las pruebas posibles para validar el sistema de la forma
más rigurosa que pudimos y los resultados
han sido excelentes.
No hemos conseguido, veis ahí los resultados sobre uno,
unas exactitudes, una precisión rozando casi la perfección
en cuanto a distinguir esta mano de Lope respecto a otras manos.
Entonces, lo que estamos haciendo ahora
es reuniendo todos los manuscritos posibles
de los grandes archivos que nos interesan,
sobre todo la Biblioteca Nacional de España,
Instituto del Teatro, la Biblioteca Menéndez Pelayo,
son grandes, grandes, Parma, muy importante en Italia
para nosotros, son grandes archivos,
bibliotecas donde existen multitud de manuscritos de teatro
del siglo de oro, donde creemos que puede ser interesante
aplicar nuestro algoritmo.
Lo que hacemos ahora, y es ya no depender de Transcribus,
sino como os he explicado antes, ya lo hemos conseguido montar
en un sistema propio y abierto,
Es rastrear, rastrear, rastrear todos los manuscritos posibles
para poder detectar las manos que nos son de interés.
Hemos empezado con López de Vega
y luego hemos seguido, ahora estamos siguiendo,
pues lógicamente con Calderón, con Tirso, con Leonor de la Cueva,
con Sor Juan Inés de la Cruz, con distintas manos que consideramos
que puede ser relevante que quizás podamos detectar en la inmensidad
de los archivos y bibliotecas.
Entonces, este es el tipo de resultados que tenemos.
Imaginaos que, por ejemplo, tenemos este manuscrito que es
un autógrafo de Calderón de la Barca y le preguntamos si es de Lope
o no es de Lope en nuestro gran rastreo.
Y lo que nos va a decir es que aparece, por ejemplo,
un 0,77% de Lope y un 99% no Lope.
Obviamente, hay este pequeño margen de error.
No significa que haya letra realmente de Lope.
Pero podemos ir haciendo eso con todos los manuscritos.
Este tampoco es de Lope.
Y efectivamente sale un resultado en el cual se dice
que no es de Lope.
0,40% Lope, 99,60% no Lope.
Pero ¿qué pasa cuando nos encontramos con un autógrafo de Lope
que además no estaba en el entrenamiento?
Pues aquí obtenemos un resultado perfectamente adecuado de 99%
de Lope.
Y aquí, por ejemplo, este es un caso muy curioso
en el cual aparece un 51% de letra de Lope.
De Lope.
¿Y por qué es esto?
Porque cuando vas al autógrafo, al manuscrito,
ves que efectivamente solo la mitad está escrito
por la mano de Lope de Vega.
Entonces, realmente hemos conseguido resultados muy satisfactorios
y ahora lo que estamos haciendo es lanzar estos modelos
para conseguir detectar las letras de nuestro interés.
Bien es cierto que Lope de Vega siempre ofrece muy buenos resultados
porque tenemos muchísimo material manuscrito de él.
Cuando nos movemos en otros autores más difíciles,
por ejemplo Cervantes, es que tiene siete páginas,
unos pocos testimonios, un testamento,
una nota legal.
Entonces a partir de ahí entrenar modelos que funcionen de esta manera
es muchísimo más fácil.
Más difícil, ¿no?
Pero es lo que estamos intentando hacer también.
Entonces, por una parte
ha sido muy importante para nosotros la transcripción,
por otra parte estamos trabajando la detección de estas manos
por los archivos.
De que podemos localizar y reunir
y en tercer lugar me gustaría explicaros una mirada un poco más
hacia hacia el futuro que es la generación de material sintético
vale que es esto de la generación de material sintético
pues hay un un anuncio que lo explica de forma estupenda
que es este este anuncio de los bolis big en el cual.
En el cual lo que hacen es hacer que simplemente
con un bolivic a través de modelos de inteligencia artificial
escriba una obra entera de Shakespeare,
que en este caso creo que es Romeo y Julieta.
Entonces, para demostrar que el boli puede aguantar una obra entera
de Shakespeare.
Pero consiguen hacer modelos de inteligencia artificial
que replican la letra de Shakespeare, la caligrafía,
y es capaz de generar letra como si fuera letra de Shakespeare.
Aquí veis cómo va escribiendo.
La verdad es que el anuncio es precioso.
Veis cómo va escribiendo toda la obra de Shakespeare
con la caligrafía de Shakespeare.
La asistencia de Shakespeare es otro tema,
pero aquí supongo que habrán cogido un manuscrito original.
Y aquí veis cómo van creando ese manuscrito.
Este es la generación de material sintético.
Y lo que se hace normalmente para poder generar
este material sintético es trabajar en dos fases.
En primer lugar, lo que se hace es que se entrena un modelo general
con todos los materiales del siglo de oro posibles,
con todos los manuscritos.
Primero, tenemos mucho material del siglo de oro
para que la máquina empiece a entender
cómo se comporta ese tipo de letra.
Y luego se adapta a una mano concreta,
como por ejemplo López de Vega o Calderón.
Ya se hace que la máquina, esto se llama fine tuning,
se adapte a ese tipo de letra concreta.
Nosotros aquí en Barcelona
estamos trabajando sobre todo con un compañero que se llama
Joel Reverter.
Estamos trabajando en generar nuestra propia escritura sintética
para López de Vega.
Y acabamos de empezar realmente, pero bueno,
seguro que al final conseguimos hacerlo de forma adecuada.
Por ahora acabamos de empezar y no funciona muy bien.
Cuando intentamos generar esta frase,
este verso, bueno, por ejemplo, la vida es sueño,
no funciona bien todavía y para que veáis que está alucinando
y todavía no saben emparejar muy bien las letras con el texto.
Pero, sin embargo,
una cosa muy curiosa es que ya es capaz de generar texto
cuando este texto es muy sencillo y muy repetitivo.
Por ejemplo, ta, ta, ta, ta, sí que veis que lo está generando de forma
mucho más precisa.
Y pa, pa, pa, pa, también.
Entonces, siempre es divertido ver la relación que se produce
entre estos modelos de inteligencia y un poco los seres humanos,
cómo vamos también aprendiendo a a generar también nuestro lenguaje.
Por ahora, frases complejas no funcionan,
pero cuando son este tipo de frases muy sencillas y repetitivas,
fijaos cómo ya funciona de forma mucho más acertada.
Ya tenemos un bebé balbuceante.
Espero que en unos meses podamos conseguir generar
este texto sintético.
Pero lo que os aseguro que estáis pensando es.
Vale, esto es bastante divertido.
Es interesante desde el punto de vista de la máquina,
el ser humano, la creatividad,
cómo se puede.
Intenta mimetizar este estilo caligráfico de un autor,
pero esto realmente ¿para qué sirve?
¿Tiene algún tipo de utilidad desde el punto de vista filológico
generar este tipo de letra sintética o es simplemente un divertimento ver
que la máquina puede hacerlo, generar letra de Shakespeare,
letra de Lope de Vega?
¿Esto sirve de algo?
Pues.
Sirve muchísimo,
muchísimo para lo que os he explicado justamente antes.
¿Por qué?
Porque si nosotros generamos material sintético del siglo de oro,
podemos ayudar a que funcionen mucho mejor,
muchísimo mejor los modelos de transcripción automática.
Es decir, generamos nosotros una variedad de letras artificiales
y con eso ayudamos a la máquina a que aprenda a transcribir mejor
en general.
Lo que nos interese,
como por ejemplo los manuscritos del siglo de oro.
Entonces, no es simplemente un divertimento,
sino que generar este tipo de material sintético ayuda
a entrenar mucho mejor los modelos.
Y de la misma forma,
también podemos partir de la mano de un autor
y generar más letra de este tipo de mano
y así ayudar también a los modelos de detección caligráfica.
Entonces, no simplemente una cosa ornamental,
sino que realmente puede tener un impacto muy grande
en nuestras investigaciones.
Generación de material sintético
para ayudar a mejorar los modelos de transcripción y de detección
y otro tipo de modelos.
Aquí ya para acabar os pongo un ejemplo de este artículo
en el cual ellos estaban tratando de transcribir
unos documentos que les interesaban.
Y lo que hicieron fue generar exactamente material sintético
de estos documentos que les interesaban.
Ahí veis, las imágenes que están debajo
son material sintético artificial de texto que se le da arriba.
Y lo que se vio.
Es que cuando creamos un sistema,
creamos un modelo con este material sintético,
es la línea verde,
la de abajo, obtiene muchos menos errores que el modelo normal.
Es decir, si tú simplemente entrenas un modelo de transcripción normal,
tiene un porcentaje de acierto.
Si a ese modelo le añades material sintético, baja el error
y, por tanto, es más acertado.
Por eso es de gran utilidad el material sintético.
Y ya simplemente me gustaría resumir las tres grandes vías
que estamos trabajando.
Y si tenéis cualquier tipo de duda
o veis cómo lo podéis aplicar a vuestros materiales,
es lo bueno que tiene este tipo de técnica,
que claro, se pueden aplicar a cualquier tipo de material.
De material cultural, de época y de periodo.
Entonces, hemos hablado de transcripción automática,
de detección caligráfica
y, por último, de esta generación de material sintético
que esperemos que en el futuro dé buenos frutos.
Así que, sin más, muchísimas gracias por la atención.
Muchísimas gracias a ti,
porque ha sido una auténtica lección magistral
y con una exposición correctísima.
Si alguien dudaba de la utilidad del instrumento,
lo has demostrado con maravillamente.
Enhorabuena a ti y a todo el equipo.
Hay algunos minutos para alguna duda,
tanto para Sonia como para Álvaro.
Bueno, pues muchas gracias a los dos
por los que habéis intervenido esta mañana,
pero.
Vemos o oíste, de verdad, de goña, por razones internas
de organización que siempre nos lleva, con lo cual, entonces,
pues, Álvaro.
Yo no me resisto a que no estés presente
y nos digas algo de dos aspectos fundamentales.
¿Cuál fue vuestra aventura a la hora de, con este proceso,
ya sabes por dónde va la pregunta,
que lo diga Sam, sobre la francesa Laura,
que tan importante fue a la hora de rescatar
el texto de López de Vega?
Y la otra pregunta que no me sabrá contestar todavía
el problema de tirso de molina y verdad
y las atribuciones si estuviera aquí nuestro activo
podríamos verdad irso claramonte sé que aquí si no habéis trabajado
todavía no vais.
Es que es un camino fundamental para que a ver si ya de una vez
podemos saber si es de López, y perdón,
si es de Tirso o es de Caramonte.
Porque lo que nosotros queremos hacer es también atribuir, bueno,
saliendo de ahí el problema del lazarillo y de todo,
que eso ya es otro asunto.
Pero vamos a centrarnos en estos dos aspectos
y te ponemos tú.
Por esa magnífica exposición.
Muchas gracias.
Y sí, a mí me apena mucho también no poder estar allí, pero bueno,
seguro que coincidimos en otro momento.
Bueno, el caso de la francesa Laura,
la verdad es que fue un caso precioso,
que además tuvimos la suerte de que los medios se interesaran.
Y lo llevarán.
Y además, incluso la obra se ha llevado a escena
y creo que sigue todavía recorriendo los teatros de España
con Marta Poveda.
Así que, como os podéis imaginar, fue una investigación preciosa.
Además, lo bueno que tuvo esa investigación
realmente es que fue.
Justo lo contrario a una serendipia.
Sabéis que serendipia es como estos hallazgos fortuitos
que puede pasar, que estés en un archivo,
en una biblioteca
y de repente aparezca un manuscrito de Lope de Vega
o de algún caso interesante que de repente te encuentres.
En nuestro caso fue justo lo contrario.
Yo siempre trabajo con el profesor Germán Vega
y nosotros estuvimos, bueno, pues cinco, seis, siete años trabajando.
En un proyecto muy grande que todavía seguimos en marcha,
reuniendo por una parte todas las obras teatrales posibles
del siglo de oro,
transcribiendo automáticamente todas esas obras,
llegamos a tener 3.000 y luego aplicando procesos de.
De estilometría, que es a lo que más yo me he dedicado para ver
cómo se relacionaban los textos.
Y después de todo ese trabajo,
después de todas esas obras, transcripción y estilometría,
entre todas esas obras hubo una que destacó
por encima de todas.
El manuscrito totalmente anónimo y desconocido, desconocido.
Como de la francesa Laura, saltó como una obra de Lope de Vega,
bueno, pues con todas las pruebas informáticas que pudimos hacer.
Entonces, fue como un detector que nos saltó ahí respecto a esta obra.
Y entonces, a partir de ahí, también comenzó,
como no puede ser de otra manera,
una investigación particular de dos años,
en la cual analizamos todos los aspectos posibles
que conocemos, no toda la métrica,
el uso de las palabras, la historia,
desde un punto de vista totalmente ya filológico,
Y con esos dos vías, al final acabamos concluyendo que todo apunta
a que la obra es de López de Vega.
Y la suerte es que parece que todos los investigadores,
grandes investigadores que se han asomado a esta obra,
parece que apoyan la hipótesis porque ya sabemos
que aquí todo el mundo tiene el sable afilado
y si no fuera de López ya nos lo hubieran dicho.
Pero bueno, parece que va resistiendo todas las pruebas,
pero no pasaría nada tampoco,
porque mientras haces las cosas con honestidad
y presentas unos resultados, no pasa nada si mañana cambian.
Entonces, eso ha sido un caso precioso,
que es el de la francesa Laura.
Y respecto a Clara Monte,
pues mira, sí que tenemos publicado Germán
y yo justamente un artículo de hace un año en el que hacemos un repaso
de todo el repertorio de Clara Monte con la estilometría.
Y precisamente le damos la razón a Alfredo Rodríguez López Vázquez
en muchísimas ocasiones.
Y es una alegría y precisamente en un mes
tenemos el Festival de Olmedo Clásico y va a venir Alfredo
y vamos a hacer una mesa de un diálogo sobre Claramonte
y va a venir a hablar.
Y la verdad es que estamos muy contentos porque.
Porque sabéis que Alfredo lleva muchísimos años
atribuyendo obras a Claramonte y la gente no acababa de tenerlo
en consideración.
Y ahora resulta que haciendo nuestras técnicas informáticas,
que pueden tener también todos los problemas del.
Pero al final son bastante objetivas
en que no se casan con nadie y al final ofrecen relaciones matemáticas
entre los textos.
Y resulta que cuando analizamos El burlador de Sevilla aparece
Claramonte, Claramonte, Claramonte, Claramonte, Claramonte, Claramonte.
Y Tirso, nada.
Entonces nosotros estamos apoyando que Tan largo me lo fiáis
y El burlaro de Sevilla tienen muchísima relación con Claramonte
y también otras obras que parece que han aparecido aquí
y allá del dramaturgo.
Y sin embargo es verdad que hay otras que no responden bien
a los análisis.
Tenéis ahí un artículo de Germán y mío sobre Claramonte.
Y bueno,
parece que tenemos un gran tapado del siglo de oro,
que es Andrés de Claramonte, al cual es que había sido
totalmente vilipendiado por la crítica actual,
tachándolo de segundón, y ahora resulta que le están saliendo
un montón de obras que son muy buenas.
No solo El volador de Sevilla, La estrella de Sevilla,
y tiene otras tantas que responden muy bien a su corpus.
Así que es un autor que merece totalmente la pena ser investigado.
Paco, cuesta mirar.
Muy bien, muy bien.
Perfecto, pues nada, pasamos a la siguiente sesión.
Bueno, gracias de nuevo, Álvaro.