Design and implementation of a testbed for data distribution management

Data Distribution Management (DDM) is a core part of High Level Architecture standard, as its goal is to optimize the resources used by simulation environments to exchange data. It has to filter and match the set of information generated during a simulation, so that each federate, that is a simulation entity, only receives the information it needs. It is important that this is done quickly and to the best in order to get better performances and avoiding the transmission of irrelevant data, otherwise network resources may saturate quickly. The main topic of this thesis is the implementation of a super partes DDM testbed. It evaluates the goodness of DDM approaches, of all kinds. In fact it supports both region and grid based approaches, and it may support other different methods still unknown too. It uses three factors to rank them: execution time, memory and distance from the optimal solution. A prearranged set of instances is already available, but we also allow the creation of instances with user-provided parameters. This is how this thesis is structured. We start introducing what DDM and HLA are and what do they do in details. Then in the first chapter we describe the state of the art, providing an overview of the most well known resolution approaches and the pseudocode of the most interesting ones. The third chapter describes how the testbed we implemented is structured. In the fourth chapter we expose and compare the results we got from the execution of four approaches we have implemented. The result of the work described in this thesis can be downloaded on sourceforge using the following link: https://sourceforge.net/projects/ddmtestbed/. It is licensed under the GNU General Public License version 3.0 (GPLv3).

Perceived difficulty and time effectiveness in translation: a comparison of machine translation post-editing and translation memory use

Con il presente studio si è inteso analizzare l’impatto dell’utilizzo di una memoria di traduzione (TM) e del post-editing (PE) di un output grezzo sul livello di difficoltà percepita e sul tempo necessario per ottenere un testo finale di alta qualità. L’esperimento ha coinvolto sei studenti, di madrelingua italiana, del corso di Laurea Magistrale in Traduzione Specializzata dell’Università di Bologna (Vicepresidenza di Forlì). I partecipanti sono stati divisi in tre coppie, a ognuna delle quali è stato assegnato un estratto di comunicato stampa in inglese. Per ogni coppia, ad un partecipante è stato chiesto di tradurre il testo in italiano usando la TM all’interno di SDL Trados Studio 2011. All’altro partecipante è stato chiesto di fare il PE completo in italiano dell’output grezzo ottenuto da Google Translate. Nei casi in cui la TM o l’output non contenevano traduzioni (corrette), i partecipanti avrebbero potuto consultare Internet. Ricorrendo ai Think-aloud Protocols (TAPs), è stato chiesto loro di riflettere a voce alta durante lo svolgimento dei compiti. È stato quindi possibile individuare i problemi traduttivi incontrati e i casi in cui la TM e l’output grezzo hanno fornito soluzioni corrette; inoltre, è stato possibile osservare le strategie traduttive impiegate, per poi chiedere ai partecipanti di indicarne la difficoltà attraverso interviste a posteriori. È stato anche misurato il tempo impiegato da ogni partecipante. I dati sulla difficoltà percepita e quelli sul tempo impiegato sono stati messi in relazione con il numero di soluzioni corrette rispettivamente fornito da TM e output grezzo. È stato osservato che usare la TM ha comportato un maggior risparmio di tempo e che, al contrario del PE, ha portato a una riduzione della difficoltà percepita. Il presente studio si propone di aiutare i futuri traduttori professionisti a scegliere strumenti tecnologici che gli permettano di risparmiare tempo e risorse.

Bitext alignment: building and evaluating a bilingual corpus and translation memory of academic course descriptions

Following the internationalization of contemporary higher education, academic institutions based in non-English speaking countries are increasingly urged to produce contents in English to address international prospective students and personnel, as well as to increase their attractiveness. The demand for English translations in the institutional academic domain is consequently increasing at a rate exceeding the capacity of the translation profession. Resources for assisting non-native authors and translators in the production of appropriate texts in L2 are therefore required in order to help academic institutions and professionals streamline their translation workload. Some of these resources include: (i) parallel corpora to train machine translation systems and multilingual authoring tools; and (ii) translation memories for computer-aided tools. The purpose of this study is to create and evaluate reference resources like the ones mentioned in (i) and (ii) through the automatic sentence alignment of a large set of Italian and English as a Lingua Franca (ELF) institutional academic texts given as equivalent but not necessarily parallel (i.e. translated). In this framework, a set of aligning algorithms and alignment tools is examined in order to identify the most profitable one(s) in terms of accuracy and time- and cost-effectiveness. In order to determine the text pairs to align, a sample is selected according to document length similarity (characters) and subsequently evaluated in terms of extent of noisiness/parallelism, alignment accuracy and content leverageability. The results of these analyses serve as the basis for the creation of an aligned bilingual corpus of academic course descriptions, which is eventually used to create a translation memory in TMX format.

Riconoscimento real-time di gesture tramite tecniche di machine learning

Il riconoscimento delle gesture è un tema di ricerca che sta acquisendo sempre più popolarità, specialmente negli ultimi anni, grazie ai progressi tecnologici dei dispositivi embedded e dei sensori. Lo scopo di questa tesi è quello di utilizzare alcune tecniche di machine learning per realizzare un sistema in grado di riconoscere e classificare in tempo reale i gesti delle mani, a partire dai segnali mioelettrici (EMG) prodotti dai muscoli. Inoltre, per consentire il riconoscimento di movimenti spaziali complessi, verranno elaborati anche segnali di tipo inerziale, provenienti da una Inertial Measurement Unit (IMU) provvista di accelerometro, giroscopio e magnetometro. La prima parte della tesi, oltre ad offrire una panoramica sui dispositivi wearable e sui sensori, si occuperà di analizzare alcune tecniche per la classificazione di sequenze temporali, evidenziandone vantaggi e svantaggi. In particolare, verranno considerati approcci basati su Dynamic Time Warping (DTW), Hidden Markov Models (HMM), e reti neurali ricorrenti (RNN) di tipo Long Short-Term Memory (LSTM), che rappresentano una delle ultime evoluzioni nel campo del deep learning. La seconda parte, invece, riguarderà il progetto vero e proprio. Verrà impiegato il dispositivo wearable Myo di Thalmic Labs come caso di studio, e saranno applicate nel dettaglio le tecniche basate su DTW e HMM per progettare e realizzare un framework in grado di eseguire il riconoscimento real-time di gesture. Il capitolo finale mostrerà i risultati ottenuti (fornendo anche un confronto tra le tecniche analizzate), sia per la classificazione di gesture isolate che per il riconoscimento in tempo reale.