El Dr. Fernando Sánhez-Vega es Investigador del área de Ciencias de la Computación en el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) sede Guanajuato, realiza investigación en Inteligencia Artificial en temas relacionados al Procesamiento del Lenguaje Natural, Aprendizaje de Máquina y Minería de Datos. Es egresado del Doctorado y la Maestría en ciencias con especialidad en Ciencias Computacionales por el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE). Se desempeñó como investigador posdoctoral en el CIMAT en el 2020-2021 y en el programa de Ciencia de Datos de El Colegio de México (COLMEX) en el 2021-2022. Es licenciado en Ciencias de la Electrónica por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) 2008. Es miembro de múltiples asociaciones y laboratorios nacionales e internacionales de investigación en su campo como la Red Temática en Tecnologías del Lenguaje (RedTTL), la Asociación Mexicana para el Procesamiento de Lenguaje (AMPL), la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN), el Natural Language Engineering Lab de la Universitat Politècnica de València, València, España y la Association for Computational Linguistics (ACL). Ha realizado estancias de investigación en proyectos internacionales en vinculación con la Universitat Politècnica de València, España (2011-2012), la Université Paris 13 (Sorbonne Paris Cité), Francia (2014-2015) y el Centro de Estudios Avanzados en Tecnologías de la Información y de la Comunicación, Universidad de Jaén, España (2017). Ha participado en el desarrollo de productos de innovación tecnológica para la aplicación de minería de datos y de textos en aplicaciones de bioinformáticas en colaboración con la Universidad Autónoma Metropolitana-Cuajimalpa (UAM-C), el Instituto Nacional de Medicina Genómica (INMEGEN) entre otras instituciones. Se ha especializado en estudios relacionados con el uso de inteligencia artificial aplicada al lenguaje humano. Algunos de los principales temas que ha desarrollado son: análisis automático de texto, clasificación de documentos, identificación de similitud semántica minería de opinión y recuperación de información en aplicaciones de bioinformática, identificación de agresividad y eventos violentos e identificación preventiva de señales de riesgos psicosociales en redes sociales.
