29 resultados para SISTEMAS DE PROCESAMIENTO DE LA VOZ

em Universidad de Alicante


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En este trabajo se presentan los sistemas radar satélite y terrestres, así como los métodos de análisis de imágenes radar clásicos y avanzados para la investigación de los movimientos del terreno, haciendo énfasis en la subsidencia y los movimientos de ladera. Para ello en primer lugar se describen los distintos sensores radar disponibles así como las principales características de las imágenes radar generadas. A continuación se detallan los aspectos fundamentales de la interferometría diferencial, de los distintos métodos de interferometría diferencial avanzada y del radar terrestre. Finalmente se presentan los resultados obtenidos en distintas zonas de estudio: la subsidencia por explotación del acuífero en el área metropolitana de Murcia, la subsidencia minera y los movimientos de ladera de la Sierra de Cartagena, los movimientos de ladera de la cuenca del río Gállego y el deslizamiento del Portalet.

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Los Sistemas de Recuperación de la Información (SRI) de las bases de datos documentales (BDd) y la calidad de los resultados obtenidos es un tema del programa de la asignatura 'Documentación e Información Científica en Salud' que se imparte en el Máster en Investigación en Ciencias de la Enfermería de la Facultad de Ciencias de la Salud (Universidad de Alicante).

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La irrupción política de Podemos en el panorama mediático y electoral español ha supuesto no sólo una revolución política sino también comunicativa. El 15M significó la crisis definitiva de la hegemonía indiscutible del Modelo Difusión en política, como ya se había verificado en otros espacios de comunicación social. Con su “no nos representan”, el 15M fue ante todo un proceso de disolución enunciativa. Tras él Podemos es el único caso de un experimento de hibridación integral del Modelo Difusión y el Modelo Reticular, intentando propiciar su sinergia. El desembarco de Pablo Iglesias en la televisión resulta crucial, pues se trata de un intento de abrochar la enunciación mediático-electoral con la enunciación popular-reticular.

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El análisis de textos de la Web 2.0 es un tema de investigación relevante hoy en día. Sin embargo, son muchos los problemas que se plantean a la hora de utilizar las herramientas actuales en este tipo de textos. Para ser capaces de medir estas dificultades primero necesitamos conocer los diferentes registros o grados de informalidad que podemos encontrar. Por ello, en este trabajo intentaremos caracterizar niveles de informalidad para textos en inglés en la Web 2.0 mediante técnicas de aprendizaje automático no supervisado, obteniendo resultados del 68 % en F1.

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El objetivo general de este proyecto se centra en el estudio, desarrollo y experimentación de diferentes técnicas y sistemas basados en Tecnologías del Lenguaje Humano (TLH) para el desarrollo de la próxima generación de sistemas de procesamiento inteligente de la información digital (modelado, recuperación, tratamiento, comprensión y descubrimiento) afrontando los actuales retos de la comunicación digital. En este nuevo escenario, los sistemas deben incorporar capacidades de razonamiento que descubrirán la subjetividad de la información en todos sus contextos (espacial, temporal y emocional) analizando las diferentes dimensiones de uso (multilingualidad, multimodalidad y registro).

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Proyecto emergente centrado en la detección e interpretación de metáforas con métodos no supervisados. Se presenta la caracterización del problema metafórico en Procesamiento del Lenguaje Natural, los fundamentos teóricos del proyecto y los primeros resultados.

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Sistemas de control automático. Guía de la asignatura.

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Comunicación presentada en las IV Jornadas TIMM, Torres (Jaén), 7-8 abril 2011.

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Proyecto emergente centrado en la desambiguación de topónimos y la detección del foco geográfico en el texto. La finalidad es mejorar el rendimiento de los sistemas de recuperación de información geográfica. Se describen los problemas abordados, la hipótesis de trabajo, las tareas a realizar y los objetivos parciales alcanzados.

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Se presenta un estudio y propuesta de interoperabilidad semántica entre ontologías del dominio de la salud basada en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. El objetivo fundamental ha sido el desarrollo de un algoritmo de interconexión semántica entre los términos de dos ontologías solapadas y heterogéneas, denominadas «fuente» (Clasificación internacional de enfermedades, 9ª revisión, modificación clínica: CIE-9-MC) y «diana» (esquema jerárquico de la asignatura Enfermería Materno-Infantil: EMI). Esta propuesta permite emparejar semánticamente ontologías, a partir de la reutilización de otro recurso ontológico (WordNet español), sin destruir o modificar la semántica de identidad de cada una de las ontologías involucradas. El modelo presentado puede permitir al usuario acceder a la información que necesita en otra clasificación jerárquica, sin precisar de un entrenamiento referido a la conceptualización de cada sistema, pues utilizaría la ontología «diana» con la que está familiarizado para su aplicación a la recuperación de información.

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El foco geográfico de un documento identifica el lugar o lugares en los que se centra el contenido del texto. En este trabajo se presenta una aproximación basada en corpus para la detección del foco geográfico en el texto. Frente a otras aproximaciones que se centran en el uso de información puramente geográfica para la detección del foco, nuestra propuesta emplea toda la información textual existente en los documentos del corpus de trabajo, partiendo de la hipótesis de que la aparición de determinados personajes, eventos, fechas e incluso términos comunes, pueden resultar fundamentales para esta tarea. Para validar nuestra hipótesis, se ha realizado un estudio sobre un corpus de noticias geolocalizadas que tuvieron lugar entre los años 2008 y 2011. Esta distribución temporal nos ha permitido, además, analizar la evolución del rendimiento del clasificador y de los términos más representativos de diferentes localidades a lo largo del tiempo.

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Proyecto emergente centrado en el tratamiento de textos educativos en castellano con la finalidad de reducir las barreras lingüísticas que dificultan la comprensión lectora a personas con deficiencias auditivas, o incluso a personas aprendiendo una lengua distinta a su lengua materna. Se describe la metodología aplicada para resolver los distintos problemas relacionados con el objetivo a conseguir, la hipótesis de trabajo y las tareas y los objetivos parciales alcanzados.

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Los sistemas de búsqueda de respuestas (BR) se pueden considerar como potenciales sucesores de los buscadores tradicionales de información en la Web. Para que sean precisos deben adaptarse a dominios concretos mediante el uso de recursos semánticos adecuados. La adaptación no es una tarea trivial, ya que deben integrarse e incorporarse a sistemas de BR existentes varios recursos heterogéneos relacionados con un dominio restringido. Se presenta la herramienta Maraqa, cuya novedad radica en el uso de técnicas de ingeniería del software, como el desarrollo dirigido por modelos, para automatizar dicho proceso de adaptación a dominios restringidos. Se ha evaluado Maraqa mediante una serie de experimentos (sobre el dominio agrícola) que demuestran su viabilidad, mejorando en un 29,5% la precisión del sistema adaptado.

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El campo de procesamiento de lenguaje natural (PLN), ha tenido un gran crecimiento en los últimos años; sus áreas de investigación incluyen: recuperación y extracción de información, minería de datos, traducción automática, sistemas de búsquedas de respuestas, generación de resúmenes automáticos, análisis de sentimientos, entre otras. En este artículo se presentan conceptos y algunas herramientas con el fin de contribuir al entendimiento del procesamiento de texto con técnicas de PLN, con el propósito de extraer información relevante que pueda ser usada en un gran rango de aplicaciones. Se pueden desarrollar clasificadores automáticos que permitan categorizar documentos y recomendar etiquetas; estos clasificadores deben ser independientes de la plataforma, fácilmente personalizables para poder ser integrados en diferentes proyectos y que sean capaces de aprender a partir de ejemplos. En el presente artículo se introducen estos algoritmos de clasificación, se analizan algunas herramientas de código abierto disponibles actualmente para llevar a cabo estas tareas y se comparan diversas implementaciones utilizando la métrica F en la evaluación de los clasificadores.