Mutual Information and Perplexity based Clustering of Dialogue Information for Dynamic Adaptation of Language Models

We present two approaches to cluster dialogue-based information obtained by the speech understanding module and the dialogue manager of a spoken dialogue system. The purpose is to estimate a language model related to each cluster, and use them to dynamically modify the model of the speech recognizer at each dialogue turn. In the first approach we build the cluster tree using local decisions based on a Maximum Normalized Mutual Information criterion. In the second one we take global decisions, based on the optimization of the global perplexity of the combination of the cluster-related LMs. Our experiments show a relative reduction of the word error rate of 15.17%, which helps to improve the performance of the understanding and the dialogue manager modules.

The dicode workbench: A flexible framework for the integration of information and web services

Aiming to address requirements concerning integration of services in the context of ?big data?, this paper presents an innovative approach that (i) ensures a flexible, adaptable and scalable information and computation infrastructure, and (ii) exploits the competences of stakeholders and information workers to meaningfully confront information management issues such as information characterization, classification and interpretation, thus incorporating the underlying collective intelligence. Our approach pays much attention to the issues of usability and ease-of-use, not requiring any particular programming expertise from the end users. We report on a series of technical issues concerning the desired flexibility of the proposed integration framework and we provide related recommendations to developers of such solutions. Evaluation results are also discussed.

Mutual Information and Perplexity based Clustering of Dialogue Information for Dynamic Adaptation of Language Models

We present two approaches to cluster dialogue-based information obtained by the speech understanding module and the dialogue manager of a spoken dialogue system. The purpose is to estimate a language model related to each cluster, and use them to dynamically modify the model of the speech recognizer at each dialogue turn. In the first approach we build the cluster tree using local decisions based on a Maximum Normalized Mutual Information criterion. In the second one we take global decisions, based on the optimization of the global perplexity of the combination of the cluster-related LMs. Our experiments show a relative reduction of the word error rate of 15.17%, which helps to improve the performance of the understanding and the dialogue manager modules.

Multiple Robots, Single Operator: Considerations About Information And Commanding

Multiple robot, single operator scenarios suppose a challenge in terms of human factors. Two relevant issues are keeping the situational awareness and managing the workload of operators. In order to address these problems, this work analyses the management of information and commands in multi-robot missions. About the information, this paper proposes a selection based on mission and operator states. Regarding the commands, this work reflects about the levels of automation and the methods of commanding.

Physical activity assessment in the general population; instrumental methods and new technologies.

La medición objetiva del movimiento humano y la cuantificación del gasto energético debido a la actividad física es una necesidad identificada tanto en investigación como en clínica. Los métodos de referencia validados y bien definidos (el agua doblemente marcada, la calorimetría directa, la calorimetría indirecta) son caros y prácticamente se limitan a la investigación en el laboratorio. Por lo tanto, en los últimos años, se han desarrollado diferentes dispositivos de medición objetiva que son apropiados para los estudios de campo y clínicos. No hay ningún estándar de oro entre ellos, ya que todos tienen limitaciones. Los podómetros son ligeros, poco costosos, cuentan los pasos y aportan información sobre la actividad física total, pero no sobre el comportamiento y los patrones de actividad física. Los acelerómetros son caros, aportan información sobre patrón, frecuencia e intensidad de la actividad física, pero no sobre el tipo de actividad física. Los podómetros y acelerómetros únicamente recogen información sobre el movimiento del movimiento corporal, pero la validez en la estimación del gasto energético es limitada. La monitorización de la frecuencia cardíaca relaciona intensidad del ejercicio con gasto de energía, pero no aporta información sobre la actividad física. Los dispositivos GPS son portátiles, relativamente asequibles, no invasivos y recogen distancia, velocidad y elevación con hora y lugar exactos, pero quizás estén limitados para la evaluación de movimientos cortos de alta intensidad y elevado gasto energético. Los dispositivos de última generación combinan acelerometría con la medición de variables fisiológicas, comparten las ventajas de los dispositivos individuales y son más precisos. Para el cálculo del gasto energético se aplican algoritmos específicos de la actividad incluidos en el software del fabricante que pueden afectar a los resultados. La mayoría de los dispositivos estiman con mayor precisión el gasto energético a intensidades ligeras y moderadas, pero subestiman el gasto a intensidades muy ligeras y de mayor intensidad.