A workflow PROV-corpus based on taverna and wings

We describe a corpus of provenance traces that we have collected by executing 120 real world scientific workflows. The workflows are from two different workflow systems: Taverna [5] and Wings [3], and 12 different application domains (see Figure 1). Table 1 provides a summary of this PROV-corpus.

Rocks are human beings: researching the humanizing metaphor in earth science scientific texts

This paper describes a corpus-based analysis of the humanizing metaphor and supports that constitutive metaphor in science and technology may be highly metaphorical and active. The study, grounded in Lakoff’s Theory of Metaphor and in Langacker’s relational networks, consists of two phases: firstly, Earth Science metaphorical terms were extracted from databases and dictionaries and, then, contextualized by means of the “Wordsmith” tool in a digitalized corpus created to establish their productivity. Secondly, the terms were classified to disclose the main conceptual metaphors underlying them; then, the mappings and the relational networks of the metaphor were described. Results confirm the systematicity and productivity of the metaphor in this field, show evidence that metaphoricity of scientific terms is gradable, and support that Earth Science metaphors are not only created in terms of their concrete salient properties and attributes, but also on abstract human anthropocentric projections.

Hybrid Approach Combining Machine Learning and a Rule-Based Expert System for Text Categorization

This paper discusses a novel hybrid approach for text categorization that combines a machine learning algorithm, which provides a base model trained with a labeled corpus, with a rule-based expert system, which is used to improve the results provided by the previous classifier, by filtering false positives and dealing with false negatives. The main advantage is that the system can be easily fine-tuned by adding specific rules for those noisy or conflicting categories that have not been successfully trained. We also describe an implementation based on k-Nearest Neighbor and a simple rule language to express lists of positive, negative and relevant (multiword) terms appearing in the input text. The system is evaluated in several scenarios, including the popular Reuters-21578 news corpus for comparison to other approaches, and categorization using IPTC metadata, EUROVOC thesaurus and others. Results show that this approach achieves a precision that is comparable to top ranked methods, with the added value that it does not require a demanding human expert workload to train

Consulta on-line basada en corpus de construcciones con preposición en el texto técnico en inglés y su traducción al español

Basándonos en la recopilación inicial de preposiciones, locuciones preposicionales, términos con preposición dependiente y phrasal verbs utilizados en el texto técnico realizada en otros proyectos anteriores del Departamento de Lingüística Aplicada a la Ciencia y a la Tecnología, el objetivo de este trabajo es completar, organizar, actualizar y dar visibilidad a esta información inicial. Tras realizar un proceso exhaustivo de verificación, unificación, clasificación y ampliación de la información existente, en caso necesario, el listado resultante se utiliza para elaborar un glosario de términos con preposición. El objetivo final de este proyecto es que este glosario esté a disposición de los usuarios, a través de una consulta on-line, en la página del ILLLab (http://illlab.euitt.upm.es/wordpress/), dependiente del Departamento de Lingüística Aplicada a la Ciencia y a la Tecnología. Para incluir en el glosario ejemplos actualizados de textos técnicos, se ha recopilado un corpus lingüístico de textos técnicos, tomando como base diferentes números de la revista IEEE Spectrum, en su edición digital, publicados entre los años 2009 y 2012. El objetivo de esta recopilación es la de ofrecer al consultante diferentes ejemplos de uso en el texto técnico de los distintos términos con preposición que componen el glosario, de manera que pueda acceder de manera rápida y sencilla a ejemplos de uso real de los términos que está buscando, con objeto de clarificar aspectos relacionados con su uso o, en su caso, facilitar su aprendizaje. Toda esta información, tanto el listado de términos con preposición como las frases pertenecientes al corpus recopilado, se incorpora a una base de datos, alojada dentro de la misma página web del ILLLab. A través de un formulario de consulta, a disposición del usuario en dicha página, se pueden obtener todos los términos recopilados que coincidan con los criterios de búsqueda introducidos. El usuario puede realizar dos tipos de búsqueda principales: por preposición o por término completo. Además, puede elegir una búsqueda global (entre todos los términos que integran el glosario) o parcial (en una sola de las categorías en las que se han dividido los diferentes términos, de acuerdo con su función gramatical). Por último, se presentan unas estadísticas de uso de los términos recopilados dentro de los diferentes textos que integran el corpus lingüístico, de manera que pueda establecerse una relación de los que aparecen con más frecuencia en el texto técnico. ABSTRACT. Based on the initial collection of prepositions, prepositional phrases, dependent prepositions and phrasal verbs used in technical texts collected on previous projects in the Department of Applied Linguistics to Science and Technology, the aim of this project is to improve, organize, update and provide visibility to this initial information. Following a process of verification, unification, classification and extension of existing information, if necessary, a glossary of terms with preposition is built. The ultimate objective of this project is to make this glossary available to users through an online consultation in the ILLLab webpage (http://illlab.euitt.upm.es/wordpress/). The administration of tis webpage depends of the Department of Applied Linguistics in Science and Technology. A linguistic corpus of technical texts has been compiled, based on different numbers of the IEEE Spectrum magazine, in its online edition, published between the years 2009 and 2012. The aim of this collection is to provide different examples of use in the technical text for the terms included in the glossary, so that examples of the actual use of the terms consulted can be easily and quickly accessed, in order to clarify doubts regarding their meaning or translation into Spanish and facilitate learning. All this information, both the list of terms with prepositional phrases as well as the corpus developed, is incorporated in a database. Through a searching form, the ILLLab's user may obtain all the terms matching the search criteria entered. The user can perform two types of main search: by preposition or by full term. Additionally, a global search can be selected (including all terms included in the glossary) or a partial one (including only one of the glossary's categories). Finally, some statistics of use are presented according to the various texts included in the corpus, so a relation of the most frequent prepositions in the technical text can be established.

FATS: a framework for annotation of travel blogs based on subjectivity

This paper describes a framework for annotation on travel blogs based on subjectivity (FATS). The framework has the capability to auto-annotate -sentence by sentence- sections from blogs (posts) about travelling in the Spanish language. FATS is used in this experiment to annotate com- ponents from travel blogs in order to create a corpus of 300 annotated posts. Each subjective element in a sentence is annotated as positive or negative as appropriate. Currently correct annotations add up to about 95 per cent in our subset of the travel domain. By means of an iterative process of annotation we can create a subjectively annotated domain specific corpus.

Contributions to Speech Analytics based on Speech Recognition and Topic Identification

La última década ha sido testigo de importantes avances en el campo de la tecnología de reconocimiento de voz. Los sistemas comerciales existentes actualmente poseen la capacidad de reconocer habla continua de múltiples locutores, consiguiendo valores aceptables de error, y sin la necesidad de realizar procedimientos explícitos de adaptación. A pesar del buen momento que vive esta tecnología, el reconocimiento de voz dista de ser un problema resuelto. La mayoría de estos sistemas de reconocimiento se ajustan a dominios particulares y su eficacia depende de manera significativa, entre otros muchos aspectos, de la similitud que exista entre el modelo de lenguaje utilizado y la tarea específica para la cual se está empleando. Esta dependencia cobra aún más importancia en aquellos escenarios en los cuales las propiedades estadísticas del lenguaje varían a lo largo del tiempo, como por ejemplo, en dominios de aplicación que involucren habla espontánea y múltiples temáticas. En los últimos años se ha evidenciado un constante esfuerzo por mejorar los sistemas de reconocimiento para tales dominios. Esto se ha hecho, entre otros muchos enfoques, a través de técnicas automáticas de adaptación. Estas técnicas son aplicadas a sistemas ya existentes, dado que exportar el sistema a una nueva tarea o dominio puede requerir tiempo a la vez que resultar costoso. Las técnicas de adaptación requieren fuentes adicionales de información, y en este sentido, el lenguaje hablado puede aportar algunas de ellas. El habla no sólo transmite un mensaje, también transmite información acerca del contexto en el cual se desarrolla la comunicación hablada (e.g. acerca del tema sobre el cual se está hablando). Por tanto, cuando nos comunicamos a través del habla, es posible identificar los elementos del lenguaje que caracterizan el contexto, y al mismo tiempo, rastrear los cambios que ocurren en estos elementos a lo largo del tiempo. Esta información podría ser capturada y aprovechada por medio de técnicas de recuperación de información (information retrieval) y de aprendizaje de máquina (machine learning). Esto podría permitirnos, dentro del desarrollo de mejores sistemas automáticos de reconocimiento de voz, mejorar la adaptación de modelos del lenguaje a las condiciones del contexto, y por tanto, robustecer al sistema de reconocimiento en dominios con condiciones variables (tales como variaciones potenciales en el vocabulario, el estilo y la temática). En este sentido, la principal contribución de esta Tesis es la propuesta y evaluación de un marco de contextualización motivado por el análisis temático y basado en la adaptación dinámica y no supervisada de modelos de lenguaje para el robustecimiento de un sistema automático de reconocimiento de voz. Esta adaptación toma como base distintos enfoque de los sistemas mencionados (de recuperación de información y aprendizaje de máquina) mediante los cuales buscamos identificar las temáticas sobre las cuales se está hablando en una grabación de audio. Dicha identificación, por lo tanto, permite realizar una adaptación del modelo de lenguaje de acuerdo a las condiciones del contexto. El marco de contextualización propuesto se puede dividir en dos sistemas principales: un sistema de identificación de temática y un sistema de adaptación dinámica de modelos de lenguaje. Esta Tesis puede describirse en detalle desde la perspectiva de las contribuciones particulares realizadas en cada uno de los campos que componen el marco propuesto: _ En lo referente al sistema de identificación de temática, nos hemos enfocado en aportar mejoras a las técnicas de pre-procesamiento de documentos, asimismo en contribuir a la definición de criterios más robustos para la selección de index-terms. – La eficiencia de los sistemas basados tanto en técnicas de recuperación de información como en técnicas de aprendizaje de máquina, y específicamente de aquellos sistemas que particularizan en la tarea de identificación de temática, depende, en gran medida, de los mecanismos de preprocesamiento que se aplican a los documentos. Entre las múltiples operaciones que hacen parte de un esquema de preprocesamiento, la selección adecuada de los términos de indexado (index-terms) es crucial para establecer relaciones semánticas y conceptuales entre los términos y los documentos. Este proceso también puede verse afectado, o bien por una mala elección de stopwords, o bien por la falta de precisión en la definición de reglas de lematización. En este sentido, en este trabajo comparamos y evaluamos diferentes criterios para el preprocesamiento de los documentos, así como también distintas estrategias para la selección de los index-terms. Esto nos permite no sólo reducir el tamaño de la estructura de indexación, sino también mejorar el proceso de identificación de temática. – Uno de los aspectos más importantes en cuanto al rendimiento de los sistemas de identificación de temática es la asignación de diferentes pesos a los términos de acuerdo a su contribución al contenido del documento. En este trabajo evaluamos y proponemos enfoques alternativos a los esquemas tradicionales de ponderado de términos (tales como tf-idf ) que nos permitan mejorar la especificidad de los términos, así como también discriminar mejor las temáticas de los documentos. _ Respecto a la adaptación dinámica de modelos de lenguaje, hemos dividimos el proceso de contextualización en varios pasos. – Para la generación de modelos de lenguaje basados en temática, proponemos dos tipos de enfoques: un enfoque supervisado y un enfoque no supervisado. En el primero de ellos nos basamos en las etiquetas de temática que originalmente acompañan a los documentos del corpus que empleamos. A partir de estas, agrupamos los documentos que forman parte de la misma temática y generamos modelos de lenguaje a partir de dichos grupos. Sin embargo, uno de los objetivos que se persigue en esta Tesis es evaluar si el uso de estas etiquetas para la generación de modelos es óptimo en términos del rendimiento del reconocedor. Por esta razón, nosotros proponemos un segundo enfoque, un enfoque no supervisado, en el cual el objetivo es agrupar, automáticamente, los documentos en clusters temáticos, basándonos en la similaridad semántica existente entre los documentos. Por medio de enfoques de agrupamiento conseguimos mejorar la cohesión conceptual y semántica en cada uno de los clusters, lo que a su vez nos permitió refinar los modelos de lenguaje basados en temática y mejorar el rendimiento del sistema de reconocimiento. – Desarrollamos diversas estrategias para generar un modelo de lenguaje dependiente del contexto. Nuestro objetivo es que este modelo refleje el contexto semántico del habla, i.e. las temáticas más relevantes que se están discutiendo. Este modelo es generado por medio de la interpolación lineal entre aquellos modelos de lenguaje basados en temática que estén relacionados con las temáticas más relevantes. La estimación de los pesos de interpolación está basada principalmente en el resultado del proceso de identificación de temática. – Finalmente, proponemos una metodología para la adaptación dinámica de un modelo de lenguaje general. El proceso de adaptación tiene en cuenta no sólo al modelo dependiente del contexto sino también a la información entregada por el proceso de identificación de temática. El esquema usado para la adaptación es una interpolación lineal entre el modelo general y el modelo dependiente de contexto. Estudiamos también diferentes enfoques para determinar los pesos de interpolación entre ambos modelos. Una vez definida la base teórica de nuestro marco de contextualización, proponemos su aplicación dentro de un sistema automático de reconocimiento de voz. Para esto, nos enfocamos en dos aspectos: la contextualización de los modelos de lenguaje empleados por el sistema y la incorporación de información semántica en el proceso de adaptación basado en temática. En esta Tesis proponemos un marco experimental basado en una arquitectura de reconocimiento en ‘dos etapas’. En la primera etapa, empleamos sistemas basados en técnicas de recuperación de información y aprendizaje de máquina para identificar las temáticas sobre las cuales se habla en una transcripción de un segmento de audio. Esta transcripción es generada por el sistema de reconocimiento empleando un modelo de lenguaje general. De acuerdo con la relevancia de las temáticas que han sido identificadas, se lleva a cabo la adaptación dinámica del modelo de lenguaje. En la segunda etapa de la arquitectura de reconocimiento, usamos este modelo adaptado para realizar de nuevo el reconocimiento del segmento de audio. Para determinar los beneficios del marco de trabajo propuesto, llevamos a cabo la evaluación de cada uno de los sistemas principales previamente mencionados. Esta evaluación es realizada sobre discursos en el dominio de la política usando la base de datos EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions - Sesiones Plenarias del Parlamento Europeo) del proyecto europeo TC-STAR. Analizamos distintas métricas acerca del rendimiento de los sistemas y evaluamos las mejoras propuestas con respecto a los sistemas de referencia. ABSTRACT The last decade has witnessed major advances in speech recognition technology. Today’s commercial systems are able to recognize continuous speech from numerous speakers, with acceptable levels of error and without the need for an explicit adaptation procedure. Despite this progress, speech recognition is far from being a solved problem. Most of these systems are adjusted to a particular domain and their efficacy depends significantly, among many other aspects, on the similarity between the language model used and the task that is being addressed. This dependence is even more important in scenarios where the statistical properties of the language fluctuates throughout the time, for example, in application domains involving spontaneous and multitopic speech. Over the last years there has been an increasing effort in enhancing the speech recognition systems for such domains. This has been done, among other approaches, by means of techniques of automatic adaptation. These techniques are applied to the existing systems, specially since exporting the system to a new task or domain may be both time-consuming and expensive. Adaptation techniques require additional sources of information, and the spoken language could provide some of them. It must be considered that speech not only conveys a message, it also provides information on the context in which the spoken communication takes place (e.g. on the subject on which it is being talked about). Therefore, when we communicate through speech, it could be feasible to identify the elements of the language that characterize the context, and at the same time, to track the changes that occur in those elements over time. This information can be extracted and exploited through techniques of information retrieval and machine learning. This allows us, within the development of more robust speech recognition systems, to enhance the adaptation of language models to the conditions of the context, thus strengthening the recognition system for domains under changing conditions (such as potential variations in vocabulary, style and topic). In this sense, the main contribution of this Thesis is the proposal and evaluation of a framework of topic-motivated contextualization based on the dynamic and non-supervised adaptation of language models for the enhancement of an automatic speech recognition system. This adaptation is based on an combined approach (from the perspective of both information retrieval and machine learning fields) whereby we identify the topics that are being discussed in an audio recording. The topic identification, therefore, enables the system to perform an adaptation of the language model according to the contextual conditions. The proposed framework can be divided in two major systems: a topic identification system and a dynamic language model adaptation system. This Thesis can be outlined from the perspective of the particular contributions made in each of the fields that composes the proposed framework: _ Regarding the topic identification system, we have focused on the enhancement of the document preprocessing techniques in addition to contributing in the definition of more robust criteria for the selection of index-terms. – Within both information retrieval and machine learning based approaches, the efficiency of topic identification systems, depends, to a large extent, on the mechanisms of preprocessing applied to the documents. Among the many operations that encloses the preprocessing procedures, an adequate selection of index-terms is critical to establish conceptual and semantic relationships between terms and documents. This process might also be weakened by a poor choice of stopwords or lack of precision in defining stemming rules. In this regard we compare and evaluate different criteria for preprocessing the documents, as well as for improving the selection of the index-terms. This allows us to not only reduce the size of the indexing structure but also to strengthen the topic identification process. – One of the most crucial aspects, in relation to the performance of topic identification systems, is to assign different weights to different terms depending on their contribution to the content of the document. In this sense we evaluate and propose alternative approaches to traditional weighting schemes (such as tf-idf ) that allow us to improve the specificity of terms, and to better identify the topics that are related to documents. _ Regarding the dynamic language model adaptation, we divide the contextualization process into different steps. – We propose supervised and unsupervised approaches for the generation of topic-based language models. The first of them is intended to generate topic-based language models by grouping the documents, in the training set, according to the original topic labels of the corpus. Nevertheless, a goal of this Thesis is to evaluate whether or not the use of these labels to generate language models is optimal in terms of recognition accuracy. For this reason, we propose a second approach, an unsupervised one, in which the objective is to group the data in the training set into automatic topic clusters based on the semantic similarity between the documents. By means of clustering approaches we expect to obtain a more cohesive association of the documents that are related by similar concepts, thus improving the coverage of the topic-based language models and enhancing the performance of the recognition system. – We develop various strategies in order to create a context-dependent language model. Our aim is that this model reflects the semantic context of the current utterance, i.e. the most relevant topics that are being discussed. This model is generated by means of a linear interpolation between the topic-based language models related to the most relevant topics. The estimation of the interpolation weights is based mainly on the outcome of the topic identification process. – Finally, we propose a methodology for the dynamic adaptation of a background language model. The adaptation process takes into account the context-dependent model as well as the information provided by the topic identification process. The scheme used for the adaptation is a linear interpolation between the background model and the context-dependent one. We also study different approaches to determine the interpolation weights used in this adaptation scheme. Once we defined the basis of our topic-motivated contextualization framework, we propose its application into an automatic speech recognition system. We focus on two aspects: the contextualization of the language models used by the system, and the incorporation of semantic-related information into a topic-based adaptation process. To achieve this, we propose an experimental framework based in ‘a two stages’ recognition architecture. In the first stage of the architecture, Information Retrieval and Machine Learning techniques are used to identify the topics in a transcription of an audio segment. This transcription is generated by the recognition system using a background language model. According to the confidence on the topics that have been identified, the dynamic language model adaptation is carried out. In the second stage of the recognition architecture, an adapted language model is used to re-decode the utterance. To test the benefits of the proposed framework, we carry out the evaluation of each of the major systems aforementioned. The evaluation is conducted on speeches of political domain using the EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions) database from the European TC-STAR project. We analyse several performance metrics that allow us to compare the improvements of the proposed systems against the baseline ones.

Un estudio del adjetivo en un corpus de textos escritos en inglés y español pertenecientes al discurso de especialidad de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Esta investigación se enmarca dentro de los denominados lenguajes de especialidad que para esta tesis será el de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC). De todos los aspectos relacionados con el estudio de estos lenguajes que pudieran tener interés lingüístico ha primado el análisis del componente terminológico. Tradicionalmente la conceptualización de un campo del saber se representaba mayoritariamente a través del elemento nominal, así lo defiende la Teoría General de la Terminología (Wüster, 1968). Tanto la lexicología como la lexicografía han aportado importantes contribuciones a los estudios terminológicos para la identificación del componente léxico a través del cual se transmite la información especializada. No obstante esos primeros estudios terminológicos que apuntaban al sustantivo como elmentos denominativo-conceptual, otras teorías más recientes, entre las que destacamos la Teoría Comunicativa de la Terminología (Cabré, 1999) identifican otras estructuras morfosintácticas integradas por otros elementos no nominales portadores igualmente de esa carga conceptual. A partir de esta consideración, hemos seleccionado para este estudio el adjetivo relacional en tanto que representa otra categoría gramatical distinta al sustantivo y mantiene un vínculo con éste debido a su procedencia. Todo lo cual puede suscitar cierto interés terminológico. A través de esta investigación, nos hemos propuesto demostrar las siguientes hipótesis: 1. El adjetivo relacional aporta contenido especializado en su asociación con el componente nominal. 2. El adjetivo relacional es portador de un valor semántico que hace posible identificar con más precisión la relación conceptual de los elementos -adjetivo y sustantivo - de la combinación léxica resultante, especialmente en algunas formaciones ambiguas. 3. El adjetivo relacional, como modificador natural del sustantivo al que acompaña, podría imponer cierta restricción en sus combinaciones y, por tanto, hacer una selección discriminada de los integrantes de la combinación léxica especializada. Teniendo en cuenta las anteriores hipótesis, esta investigación ha delimitado y caracterizado el segmento léxico objeto de estudio: la ‘combinación léxica especializada (CLE)’ formalmente representada por la estructura sintáctica [adjR+n], en donde adjR es el adjetivo y n el sustantivo al que acompaña. De igual forma hemos descrito el marco teórico desde el que abordar nuestro análisis. Se trata de la teoría del Lexicón Generatvio (LG) y de la representación semántica (Pustojovsky, 1995) que propone como explicación de la generación de significados. Hemos analizado las distintas estructuras de representación léxica y en especial la estructura qualia a través de la cual hemos identificado la relación semántica que mantienen los dos ítems léxicos [adjR+n] de la estructura sintáctica de nuestro estudio. El estudio semántico de las dos piezas léxicas ha permitido, además, comprobar el valor denominativo del adjetivo en la combinación. Ha sido necesario elaborar un corpus de textos escritos en inglés y español pertenecientes al discurso de especialidad de las TIC. Este material ha sido procesado para nuestros fines utilizando distintas herramientas electrónicas. Se ha hecho uso de lexicones electrónicos, diccionarios online generales y de especialidad y corpus de referencia online, estos últimos para poder eventualmente validad nuetros datos. Asimismo se han utilizado motores de búsqueda, entre ellos WordNet Search 3.1, para obtener la información semántica de nuestros elementos léxicos. Nuestras conclusiones han corroborado las hipótesis que se planteaban en esta tesis, en especial la referente al valor denominativo-conceptual del adjetivo relacional el cual, junto con el sustantivo al que acompaña, forma parte de la representación cognitiva del lenguaje de especialidad de las TIC. Como continuación a este estudio se proponen sugerencias sobre líneas futuras de investigación así como el diseño de herramientas informáticas que pudieran incorporar estos datos semánticos como complemento de los ítems léxicos dotados de valor denominativo-conceptual. ABSTRACT This research falls within the field of the so-called Specialized Languages which for the purpose of this study is the Information and Communication Technology (ICT) discourse. Considering their several distinguishing features terminology concentrates our interest from the point of view of linguistics. It is broadly assumed that terms represent concepts of a subject field. For the classical view of terminology (Wüster, 1968) these terms are formally represented by nouns. Both lexicology and terminology have made significant contributions to the study of terms. Later research as well as other theories on Terminology such as the Communicative Theory of Terminology (Cabré, 1993) have shown that other lexical units can also represent knowledge organization. On these bases, we have focused our research on the relational adjective which represents a functional unit different from a noun while still connected to the noun by means of its nominal root. This may have a potential terminological interest. Therefore the present research is based on the next hypotheses: 1. The relational adjective conveys specialized information when combined with the noun. 2. The relational adjective has a semantic meaning which helps understand the conceptual relationship between the adjective and the noun being modified and disambiguate certain senses of the resulting lexical combination. 3. The relational adjective may impose some restrictions when choosing the nouns it modifies. Considering the above hypotheses, this study has identified and described a multi-word lexical unit pattern [Radj+n] referred to as a Specialized Lexical Combination (SLC) linguistically realized by a relational adjective, Radj, and a noun, n. The analysis of such a syntactic pattern is addressed from the framework of the Generative Lexicon (Pustojovsky, 1995). Such theory provides several levels of semantic description which help lexical decomposition performed generatively. These levels of semantic representation are connected through generative operations or generative devices which account for the compositional interpretation of any linguistic utterance in a given context. This study analyses these different levels and focuses on one of them, i.e. the qualia structure since it may encode the conceptual meaning of the syntactic pattern [Radj+n]. The semantic study of these two lexical items has ultimately confirmed the conceptual meaning of the relational adjective. A corpus made of online ICT articles from magazines written in English and Spanish – some being their translations - has been used for the word extraction. For this purpose some word processing software packages have been employed. Moreover online general language and specialized language dictionaries have been consulted. Search engines, namely WordNet Search 3.1, have been also exploited to find the semantic information of our lexical units. Online reference corpora in English and Spanish have been used for a contrastive analysis of our data. Finally our conclusions have confirmed our initial hypotheses, i.e. relational adjectives are specialized lexical units which together with the nouns are part of the knowledge representation of the ICT subject field. Proposals for new research have been made together with some other suggestions for the design of computer applications to visually show the conceptual meaning of certain lexical units.