Vincular afirmaciones con pasajes
Permitir que quien lee rastree una proposición hasta un pasaje preciso, identifique de quién es la posición y juzgue si la fuente respalda la interpretación.
Acerca de DerridAI
Todo empezó con un corpus
Cuando una interpretación depende de unas pocas líneas, el lector debe poder encontrarlas. Ese principio dio forma a DerridAI desde sus inicios como estudio multilingüe de Jacques Derrida.
Historia del proyecto
El punto de partida
Un corpus para la lectura atenta
El corpus inicial conservaba datos como la edición, la página y el nombre del traductor para localizar cada pasaje. También registraba las citas y las posturas para facilitar su interpretación en contexto.
Beverly y Cambridge · 0.80.x
Metadatos que se pueden revisar
El proyecto adoptó una representación común para las afirmaciones de cada campo. Así se puede registrar quién o qué propuso un valor, qué evidencia lo respalda y cómo se evaluó durante la revisión.
Septiembre de 2026 · cELF 1.0
Una especificación abierta a otras implementaciones
cELF describe cómo conservar las ubicaciones en las fuentes, las revisiones de los registros, las afirmaciones y la evidencia a lo largo de la investigación. DerridAI es su implementación de referencia original.
Conocer cELFFall River y Gloucester · 0.81–0.82
Un entorno de investigación más amplio
Las versiones posteriores reunieron la revisión basada en evidencia, los flujos configurables y la publicación de sitios de investigación portátiles. Así se hicieron visibles más pasos entre la incorporación de una fuente y la respuesta con citas.
Fundador
Aaron John Schlosser, PhD
Investigador, ingeniero de software y autor de cELF
Schlosser estudió literatura comparada en Dartmouth College y se doctoró en lengua y literatura francesas en la Universidad de Yale. Su carrera en el software incluye la ingeniería aplicada al análisis de datos sanitarios y la dirección técnica de sistemas de votación.
Schlosser fundó DerridAI y escribió cELF, la especificación para registrar pasajes, aserciones de metadatos y decisiones de revisión.
Objetivos de investigación
Evaluar modelos locales
Comparar modelos locales con preguntas comparables. Medir el tiempo de respuesta junto con la precisión de las citas, la atribución, la cobertura y el valor interpretativo.
Mantener los datos y la inferencia en local
Mantener los modelos y los datos bajo el control de quien investiga. Verificar la identidad de las fuentes y las citas con comprobaciones reproducibles y someter las interpretaciones del modelo a revisión.