Descripción: Los Modelos de Contexto Temporal son enfoques analíticos que integran la dimensión temporal en el análisis de datos multimodales, es decir, datos que provienen de múltiples fuentes o modalidades, como texto, audio, video y sensores. Estos modelos son fundamentales para comprender cómo la información evoluciona a lo largo del tiempo y cómo las interacciones entre diferentes modalidades pueden cambiar en función del contexto temporal. Al considerar el tiempo como un factor crítico, estos modelos permiten una interpretación más rica y precisa de los datos, facilitando la detección de patrones y tendencias que podrían pasar desapercibidos en un análisis estático. Las características principales de los Modelos de Contexto Temporal incluyen la capacidad de capturar la dinámica de los datos, la integración de diferentes modalidades en un marco coherente y la adaptación a cambios contextuales a lo largo del tiempo. Su relevancia radica en su aplicación en diversas áreas, como la inteligencia artificial, el análisis de redes sociales, la vigilancia de la salud y la interacción humano-computadora, donde el tiempo juega un papel crucial en la interpretación y la toma de decisiones.
