La sintaxis griega hoy

Este artículo presenta una discusión sobre algunas nociones que emplea la sintaxis actual del griego clásico. En primer lugar, expone el ámbito que ocupa la sintaxis en el marco de la lingüística y la filología. En segundo y tercer lugar, expone el concepto de enunciado y de sintagma aplicados a la sintaxis del griego clásico. En cuarto lugar, expone brevemente algunos criterios distribucionales empleados para identificar las funciones desempeñadas por los complementos en la oración. A continuación, se exponen los conceptos de papel semántico, noción relacional, función semántica, función sintáctica y función pragmática. La sección 7 resume la estructura de la oración y defiende la idea de que hay que distinguir una serie de niveles o capas en los que se alojan los complementos. El parágrafo final contiene una breve conclusión. El artículo se cierra con una lista de libros sobre sintaxis griega publicados desde 1991 hasta 2003.

Fases en la derivación e interpretación semántico pragmática

En trabajos anteriores (Romero, 2008a y b, Alabart Lago, L., P. Díaz y G. Herrera, 2012, Alabart Lago, L. y Herrera, G., 2013) se intentó mostrar que el mecanismo interpretativo que propone la TR podría resultar adecuado como uno de los sistemas externos (también interpretativos) postulados por la GG, más precisamente, el sistema llamado CI. La relación que intentamos establecer tendrá en cuenta lo siguiente como marco teórico: a) En TR se afirma que la interpretación de un enunciado se deriva de las estructuras sintácticas, y esta derivación se realiza "en paralelo" con la derivación de estructuras llevada a cabo por las operaciones del componente sintáctico. b) En las últimas propuestas de la GG, extensiones y revisiones del PM propuesto en Chomsky (1995) no solo se dejan de lado los niveles de representación internos SP y ES sino también se considera prescindible la interfaz FL (Chomsky, 2005). Las estructuras generadas se transfieren a los sistemas externos en cuanto rasgos formales de las Categorías Funcionales son valorados. Mantendremos la noción de que el sistema computacional es relativamente irrestricto y que sus operaciones son condicionadas solo por Atracción y las llamadas "condiciones de legibilidad" impuestas por los sistemas externos, fundamentalmente el Principio de Interpretación Completa (PIC). c) Tendremos en cuenta la propuesta de Leonetti y Escandell Vidal (2004), que sostiene que las CCFF de la GG pueden considerarse equivalentes a las Categoría Procedimentales propuestas por la TR. En este sentido consideraremos válida la afirmación de Chomsky (1998) acerca de que las CCFF centrales (C, T, v y D) tienen propiedades semánticas. d) Otro factor que tendremos en cuenta es la noción de fase en la derivación, considerándola correcta en los términos expuestos en Chomsky (2001 y 2005) y Gallego (2007 y 2009), con ciertas modificaciones. Nuestra hipótesis puede resumirse en lo siguiente: Las operaciones de extracción de inferencias propuestas por TR se aplican durante la derivación sintáctica independientemente de que se haya transferido o no una fase. Es más, esperamos poder demostrar que algunos mecanismos inferenciales imponen ciertas condiciones que afectan a la valoración de los rasgos de las CCFF. Pretendemos también intentar mostrar que además de los núcleos de fase reconocidos, C y v, debe considerarse fase a SD, porque contiene rasgos específicos de cuyo cotejo y valoración se desprende el valor que recibirán otros rasgos en el curso de la derivación. Con estos fundamentos esperamos poder elaborar una descripción de cómo interactúan ambos sistemas en la derivación de una oración y la asignación (casi simultánea) de significado

Adverbios Modalizadores : Una caracterización Cognitiva

En los estudios existentes sobre la Modalización (Kerbrat Orecchioni/Benveniste) se analizan ciertos adverbios (i.e: francamente) como portadores de actitud o evaluación del hablante respecto de un contenido proposicional proferido. En el presente trabajo, exploramos estos llamados "adverbios modalizadores" desde una perspectiva cognitiva que permite explicar los procesos interpretativos que se activan en la compresión de enunciados que contienen este tipo de ítems léxicos. Este enfoque nos permitiría dar cuenta de la existencia y el funcionamiento de adverbios de tres tipos: oracionales (cuyo alcance comprende únicamente al sintagma verbal), extra-oracionales (con alcance sobre todo el contenido proposicional) y de aquellos que presentan distribución doble

Textos y contextos en narraciones orales de migrantes provincianos

La tesis se centra en el estudio de las narraciones orales de migrantes provincianos, afincados en el conurbano platense, desde 1940. Las narraciones orales se denominan, en esta tesis, de retroalimentación ya que narradores y receptores recrean su origen, sus estrategias de reinserción en una nueva comunidad y de supervivencia de sus tradiciones. Estos textos han sido considerados de acuerdo con su problemática genérica (Bajtin; 1979) como narraciones de ficción (cuentos, chistes, fábulas) y de no-ficción (crónicas personales, anécdotas) y, asimismo, observar procesos de entextualización, cuando una misma narración presenta caracteres de ambas clasificaciones. De este modo, cada texto delimita su género en la situación de narración (Bauman y Briggs: 2003) Dichas narraciones deben ser analizadas por sus contextos de enunciación (Bausinger: 1988, 8-28). Los contextos de enunciación, según Hermann Bausinger, son textual, la conversación en sí misma, situacional, las circunstancias de emisores y receptores, social, del grupo de narración, de su grupo de pertenencia y de los grupos con los que interactúa, y societal, en cuanto a las relaciones con la sociedad mayoritaria son fundamentales al punto de que dos versiones de una misma narración se analizan de acuerdo con contextos de enunciación diferentes, con significaciones sociales disímiles. Dentro de los contextos de enunciación, la tesis propone el análisis del contexto ideológico (Coto: 2008), como signo de la intersubjetividad entre narradores y receptores. El contexto ideológico se analiza a partir de la selección de lexemas relevantes con sus definiciones contextuales, para constituir redes de enunciados, que revelan la ideología de narradores y receptores. La tesis propone establecer una matriz ideológica individual y grupal, observando los lexemas recurrentes en versiones de una misma narración, sus adiciones, supresiones y cambios de significación. Además, los textos puede compararse de acuerdo con sus relaciones intratextuales, intertextuales y extratextuales, en el marco de la genética textual (Palleiro: 2004). Finalmente, la tesis propone una metodología de análisis de las narrativas orales, en el marco de la cultura popular, tradicional y folklórica, con la observación de estrategias narrativas y macrorreglas (Van Dijk: 1983), estilo y (Kerbrat-Orecchioni: 1983) y representatividad sociolingüística. (Van Dijk: 1999 y Magariños: 1993). Estas consideraciones prueban la importancia de esta tesis para los intelectuales dedicados al análisis del discurso y a la interpretación de discursos sociales de grupos minoritarios, es decir, docentes, narradores orales, sociólogos y antropólogos. Asimismo, puede ser muy útil para animadores culturales y comunicadores sociales. La tesis postula continuar estos estudios, observando las relaciones entre narrativas de ficción y de no ficción, como el rumor, la leyenda urbana y la crónica periodística

La sintaxis griega hoy

Este artículo presenta una discusión sobre algunas nociones que emplea la sintaxis actual del griego clásico. En primer lugar, expone el ámbito que ocupa la sintaxis en el marco de la lingüística y la filología. En segundo y tercer lugar, expone el concepto de enunciado y de sintagma aplicados a la sintaxis del griego clásico. En cuarto lugar, expone brevemente algunos criterios distribucionales empleados para identificar las funciones desempeñadas por los complementos en la oración. A continuación, se exponen los conceptos de papel semántico, noción relacional, función semántica, función sintáctica y función pragmática. La sección 7 resume la estructura de la oración y defiende la idea de que hay que distinguir una serie de niveles o capas en los que se alojan los complementos. El parágrafo final contiene una breve conclusión. El artículo se cierra con una lista de libros sobre sintaxis griega publicados desde 1991 hasta 2003.

Adverbios Modalizadores : Una caracterización Cognitiva

En los estudios existentes sobre la Modalización (Kerbrat Orecchioni/Benveniste) se analizan ciertos adverbios (i.e: francamente) como portadores de actitud o evaluación del hablante respecto de un contenido proposicional proferido. En el presente trabajo, exploramos estos llamados "adverbios modalizadores" desde una perspectiva cognitiva que permite explicar los procesos interpretativos que se activan en la compresión de enunciados que contienen este tipo de ítems léxicos. Este enfoque nos permitiría dar cuenta de la existencia y el funcionamiento de adverbios de tres tipos: oracionales (cuyo alcance comprende únicamente al sintagma verbal), extra-oracionales (con alcance sobre todo el contenido proposicional) y de aquellos que presentan distribución doble

Contributions to the contextualization of human-machine spoken interaction systems

The design and development of spoken interaction systems has been a thoroughly studied research scope for the last decades. The aim is to obtain systems with the ability to interact with human agents with a high degree of naturalness and efficiency, allowing them to carry out the actions they desire using speech, as it is the most natural means of communication between humans. To achieve that degree of naturalness, it is not enough to endow systems with the ability to accurately understand the user’s utterances and to properly react to them, even considering the information provided by the user in his or her previous interactions. The system has also to be aware of the evolution of the conditions under which the interaction takes place, in order to act the most coherent way as possible at each moment. Consequently, one of the most important features of the system is that it has to be context-aware. This context awareness of the system can be reflected in the modification of the behaviour of the system taking into account the current situation of the interaction. For instance, the system should decide which action it has to carry out, or the way to perform it, depending on the user that requests it, on the way that the user addresses the system, on the characteristics of the environment in which the interaction takes place, and so on. In other words, the system has to adapt its behaviour to these evolving elements of the interaction. Moreover that adaptation has to be carried out, if possible, in such a way that the user: i) does not perceive that the system has to make any additional effort, or to devote interaction time to perform tasks other than carrying out the requested actions, and ii) does not have to provide the system with any additional information to carry out the adaptation, which could imply a lesser efficiency of the interaction, since users should devote several interactions only to allow the system to become adapted. In the state-of-the-art spoken dialogue systems, researchers have proposed several disparate strategies to adapt the elements of the system to different conditions of the interaction (such as the acoustic characteristics of a specific user’s speech, the actions previously requested, and so on). Nevertheless, to our knowledge there is not any consensus on the procedures to carry out these adaptation. The approaches are to an extent unrelated from one another, in the sense that each one considers different pieces of information, and the treatment of that information is different taking into account the adaptation carried out. In this regard, the main contributions of this Thesis are the following ones: Definition of a contextualization framework. We propose a unified approach that can cover any strategy to adapt the behaviour of a dialogue system to the conditions of the interaction (i.e. the context). In our theoretical definition of the contextualization framework we consider the system’s context as all the sources of variability present at any time of the interaction, either those ones related to the environment in which the interaction takes place, or to the human agent that addresses the system at each moment. Our proposal relies on three aspects that any contextualization approach should fulfill: plasticity (i.e. the system has to be able to modify its behaviour in the most proactive way taking into account the conditions under which the interaction takes place), adaptivity (i.e. the system has also to be able to consider the most appropriate sources of information at each moment, both environmental and user- and dialogue-dependent, to effectively adapt to the conditions aforementioned), and transparency (i.e. the system has to carry out the contextualizaton-related tasks in such a way that the user neither perceives them nor has to do any effort in providing the system with any information that it needs to perform that contextualization). Additionally, we could include a generality aspect to our proposed framework: the main features of the framework should be easy to adopt in any dialogue system, regardless of the solution proposed to manage the dialogue. Once we define the theoretical basis of our contextualization framework, we propose two cases of study on its application in a spoken dialogue system. We focus on two aspects of the interaction: the contextualization of the speech recognition models, and the incorporation of user-specific information into the dialogue flow. One of the modules of a dialogue system that is more prone to be contextualized is the speech recognition system. This module makes use of several models to emit a recognition hypothesis from the user’s speech signal. Generally speaking, a recognition system considers two types of models: an acoustic one (that models each of the phonemes that the recognition system has to consider) and a linguistic one (that models the sequences of words that make sense for the system). In this work we contextualize the language model of the recognition system in such a way that it takes into account the information provided by the user in both his or her current utterance and in the previous ones. These utterances convey information useful to help the system in the recognition of the next utterance. The contextualization approach that we propose consists of a dynamic adaptation of the language model that is used by the recognition system. We carry out this adaptation by means of a linear interpolation between several models. Instead of training the best interpolation weights, we make them dependent on the conditions of the dialogue. In our approach, the system itself will obtain these weights as a function of the reliability of the different elements of information available, such as the semantic concepts extracted from the user’s utterance, the actions that he or she wants to carry out, the information provided in the previous interactions, and so on. One of the aspects more frequently addressed in Human-Computer Interaction research is the inclusion of user specific characteristics into the information structures managed by the system. The idea is to take into account the features that make each user different from the others in order to offer to each particular user different services (or the same service, but in a different way). We could consider this approach as a user-dependent contextualization of the system. In our work we propose the definition of a user model that contains all the information of each user that could be potentially useful to the system at a given moment of the interaction. In particular we will analyze the actions that each user carries out throughout his or her interaction. The objective is to determine which of these actions become the preferences of that user. We represent the specific information of each user as a feature vector. Each of the characteristics that the system will take into account has a confidence score associated. With these elements, we propose a probabilistic definition of a user preference, as the action whose likelihood of being addressed by the user is greater than the one for the rest of actions. To include the user dependent information into the dialogue flow, we modify the information structures on which the dialogue manager relies to retrieve information that could be needed to solve the actions addressed by the user. Usage preferences become another source of contextual information that will be considered by the system towards a more efficient interaction (since the new information source will help to decrease the need of the system to ask users for additional information, thus reducing the number of turns needed to carry out a specific action). To test the benefits of the contextualization framework that we propose, we carry out an evaluation of the two strategies aforementioned. We gather several performance metrics, both objective and subjective, that allow us to compare the improvements of a contextualized system against the baseline one. We will also gather the user’s opinions as regards their perceptions on the behaviour of the system, and its degree of adaptation to the specific features of each interaction. Resumen El diseño y el desarrollo de sistemas de interacción hablada ha sido objeto de profundo estudio durante las pasadas décadas. El propósito es la consecución de sistemas con la capacidad de interactuar con agentes humanos con un alto grado de eficiencia y naturalidad. De esta manera, los usuarios pueden desempeñar las tareas que deseen empleando la voz, que es el medio de comunicación más natural para los humanos. A fin de alcanzar el grado de naturalidad deseado, no basta con dotar a los sistemas de la abilidad de comprender las intervenciones de los usuarios y reaccionar a ellas de manera apropiada (teniendo en consideración, incluso, la información proporcionada en previas interacciones). Adicionalmente, el sistema ha de ser consciente de las condiciones bajo las cuales transcurre la interacción, así como de la evolución de las mismas, de tal manera que pueda actuar de la manera más coherente en cada instante de la interacción. En consecuencia, una de las características primordiales del sistema es que debe ser sensible al contexto. Esta capacidad del sistema de conocer y emplear el contexto de la interacción puede verse reflejada en la modificación de su comportamiento debida a las características actuales de la interacción. Por ejemplo, el sistema debería decidir cuál es la acción más apropiada, o la mejor manera de llevarla a término, dependiendo del usuario que la solicita, del modo en el que lo hace, etcétera. En otras palabras, el sistema ha de adaptar su comportamiento a tales elementos mutables (o dinámicos) de la interacción. Dos características adicionales son requeridas a dicha adaptación: i) el usuario no ha de percibir que el sistema dedica recursos (temporales o computacionales) a realizar tareas distintas a las que aquél le solicita, y ii) el usuario no ha de dedicar esfuerzo alguno a proporcionar al sistema información adicional para llevar a cabo la interacción. Esto último implicaría una menor eficiencia de la interacción, puesto que los usuarios deberían dedicar parte de la misma a proporcionar información al sistema para su adaptación, sin ningún beneficio inmediato. En los sistemas de diálogo hablado propuestos en la literatura, se han propuesto diferentes estrategias para llevar a cabo la adaptación de los elementos del sistema a las diferentes condiciones de la interacción (tales como las características acústicas del habla de un usuario particular, o a las acciones a las que se ha referido con anterioridad). Sin embargo, no existe una estrategia fija para proceder a dicha adaptación, sino que las mismas no suelen guardar una relación entre sí. En este sentido, cada una de ellas tiene en cuenta distintas fuentes de información, la cual es tratada de manera diferente en función de las características de la adaptación buscada. Teniendo en cuenta lo anterior, las contribuciones principales de esta Tesis son las siguientes: Definición de un marco de contextualización. Proponemos un criterio unificador que pueda cubrir cualquier estrategia de adaptación del comportamiento de un sistema de diálogo a las condiciones de la interacción (esto es, el contexto de la misma). En nuestra definición teórica del marco de contextualización consideramos el contexto del sistema como todas aquellas fuentes de variabilidad presentes en cualquier instante de la interacción, ya estén relacionadas con el entorno en el que tiene lugar la interacción, ya dependan del agente humano que se dirige al sistema en cada momento. Nuestra propuesta se basa en tres aspectos que cualquier estrategia de contextualización debería cumplir: plasticidad (es decir, el sistema ha de ser capaz de modificar su comportamiento de la manera más proactiva posible, teniendo en cuenta las condiciones en las que tiene lugar la interacción), adaptabilidad (esto es, el sistema ha de ser capaz de considerar la información oportuna en cada instante, ya dependa del entorno o del usuario, de tal manera que adecúe su comportamiento de manera eficaz a las condiciones mencionadas), y transparencia (que implica que el sistema ha de desarrollar las tareas relacionadas con la contextualización de tal manera que el usuario no perciba la manera en que dichas tareas se llevan a cabo, ni tampoco deba proporcionar al sistema con información adicional alguna). De manera adicional, incluiremos en el marco propuesto el aspecto de la generalidad: las características del marco de contextualización han de ser portables a cualquier sistema de diálogo, con independencia de la solución propuesta en los mismos para gestionar el diálogo. Una vez hemos definido las características de alto nivel de nuestro marco de contextualización, proponemos dos estrategias de aplicación del mismo a un sistema de diálogo hablado. Nos centraremos en dos aspectos de la interacción a adaptar: los modelos empleados en el reconocimiento de habla, y la incorporación de información específica de cada usuario en el flujo de diálogo. Uno de los módulos de un sistema de diálogo más susceptible de ser contextualizado es el sistema de reconocimiento de habla. Este módulo hace uso de varios modelos para generar una hipótesis de reconocimiento a partir de la señal de habla. En general, un sistema de reconocimiento emplea dos tipos de modelos: uno acústico (que modela cada uno de los fonemas considerados por el reconocedor) y uno lingüístico (que modela las secuencias de palabras que tienen sentido desde el punto de vista de la interacción). En este trabajo contextualizamos el modelo lingüístico del reconocedor de habla, de tal manera que tenga en cuenta la información proporcionada por el usuario, tanto en su intervención actual como en las previas. Estas intervenciones contienen información (semántica y/o discursiva) que puede contribuir a un mejor reconocimiento de las subsiguientes intervenciones del usuario. La estrategia de contextualización propuesta consiste en una adaptación dinámica del modelo de lenguaje empleado en el reconocedor de habla. Dicha adaptación se lleva a cabo mediante una interpolación lineal entre diferentes modelos. En lugar de entrenar los mejores pesos de interpolación, proponemos hacer los mismos dependientes de las condiciones actuales de cada diálogo. El propio sistema obtendrá estos pesos como función de la disponibilidad y relevancia de las diferentes fuentes de información disponibles, tales como los conceptos semánticos extraídos a partir de la intervención del usuario, o las acciones que el mismo desea ejecutar. Uno de los aspectos más comúnmente analizados en la investigación de la Interacción Persona-Máquina es la inclusión de las características específicas de cada usuario en las estructuras de información empleadas por el sistema. El objetivo es tener en cuenta los aspectos que diferencian a cada usuario, de tal manera que el sistema pueda ofrecer a cada uno de ellos el servicio más apropiado (o un mismo servicio, pero de la manera más adecuada a cada usuario). Podemos considerar esta estrategia como una contextualización dependiente del usuario. En este trabajo proponemos la definición de un modelo de usuario que contenga toda la información relativa a cada usuario, que pueda ser potencialmente utilizada por el sistema en un momento determinado de la interacción. En particular, analizaremos aquellas acciones que cada usuario decide ejecutar a lo largo de sus diálogos con el sistema. Nuestro objetivo es determinar cuáles de dichas acciones se convierten en las preferencias de cada usuario. La información de cada usuario quedará representada mediante un vector de características, cada una de las cuales tendrá asociado un valor de confianza. Con ambos elementos proponemos una definición probabilística de una preferencia de uso, como aquella acción cuya verosimilitud es mayor que la del resto de acciones solicitadas por el usuario. A fin de incluir la información dependiente de usuario en el flujo de diálogo, llevamos a cabo una modificación de las estructuras de información en las que se apoya el gestor de diálogo para recuperar información necesaria para resolver ciertos diálogos. En dicha modificación las preferencias de cada usuario pasarán a ser una fuente adicional de información contextual, que será tenida en cuenta por el sistema en aras de una interacción más eficiente (puesto que la nueva fuente de información contribuirá a reducir la necesidad del sistema de solicitar al usuario información adicional, dando lugar en consecuencia a una reducción del número de intervenciones necesarias para llevar a cabo una acción determinada). Para determinar los beneficios de las aplicaciones del marco de contextualización propuesto, llevamos a cabo una evaluación de un sistema de diálogo que incluye las estrategias mencionadas. Hemos recogido diversas métricas, tanto objetivas como subjetivas, que nos permiten determinar las mejoras aportadas por un sistema contextualizado en comparación con el sistema sin contextualizar. De igual manera, hemos recogido las opiniones de los participantes en la evaluación acerca de su percepción del comportamiento del sistema, y de su capacidad de adaptación a las condiciones concretas de cada interacción.

Design, development and field evaluation of a Spanish into sign language translation system

This paper describes the design, development and field evaluation of a machine translation system from Spanish to Spanish Sign Language (LSE: Lengua de Signos Española). The developed system focuses on helping Deaf people when they want to renew their Driver’s License. The system is made up of a speech recognizer (for decoding the spoken utterance into a word sequence), a natural language translator (for converting a word sequence into a sequence of signs belonging to the sign language), and a 3D avatar animation module (for playing back the signs). For the natural language translator, three technological approaches have been implemented and evaluated: an example-based strategy, a rule-based translation method and a statistical translator. For the final version, the implemented language translator combines all the alternatives into a hierarchical structure. This paper includes a detailed description of the field evaluation. This evaluation was carried out in the Local Traffic Office in Toledo involving real government employees and Deaf people. The evaluation includes objective measurements from the system and subjective information from questionnaires. The paper details the main problems found and a discussion on how to solve them (some of them specific for LSE).

Translating bus information into sign language for deaf people

This paper describes the application of language translation technologies for generating bus information in Spanish Sign Language (LSE: Lengua de Signos Española). In this work, two main systems have been developed: the first for translating text messages from information panels and the second for translating spoken Spanish into natural conversations at the information point of the bus company. Both systems are made up of a natural language translator (for converting a word sentence into a sequence of LSE signs), and a 3D avatar animation module (for playing back the signs). For the natural language translator, two technological approaches have been analyzed and integrated: an example-based strategy and a statistical translator. When translating spoken utterances, it is also necessary to incorporate a speech recognizer for decoding the spoken utterance into a word sequence, prior to the language translation module. This paper includes a detailed description of the field evaluation carried out in this domain. This evaluation has been carried out at the customer information office in Madrid involving both real bus company employees and deaf people. The evaluation includes objective measurements from the system and information from questionnaires. In the field evaluation, the whole translation presents an SER (Sign Error Rate) of less than 10% and a BLEU greater than 90%.

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.

Linguistic aspects of speech synthesis.

The conversion of text to speech is seen as an analysis of the input text to obtain a common underlying linguistic description, followed by a synthesis of the output speech waveform from this fundamental specification. Hence, the comprehensive linguistic structure serving as the substrate for an utterance must be discovered by analysis from the text. The pronunciation of individual words in unrestricted text is determined by morphological analysis or letter-to-sound conversion, followed by specification of the word-level stress contour. In addition, many text character strings, such as titles, numbers, and acronyms, are abbreviations for normal words, which must be derived. To further refine these pronunciations and to discover the prosodic structure of the utterance, word part of speech must be computed, followed by a phrase-level parsing. From this structure the prosodic structure of the utterance can be determined, which is needed in order to specify the durational framework and fundamental frequency contour of the utterance. In discourse contexts, several factors such as the specification of new and old information, contrast, and pronominal reference can be used to further modify the prosodic specification. When the prosodic correlates have been computed and the segmental sequence is assembled, a complete input suitable for speech synthesis has been determined. Lastly, multilingual systems utilizing rule frameworks are mentioned, and future directions are characterized.

Training and search methods for speech recognition.

Speech recognition involves three processes: extraction of acoustic indices from the speech signal, estimation of the probability that the observed index string was caused by a hypothesized utterance segment, and determination of the recognized utterance via a search among hypothesized alternatives. This paper is not concerned with the first process. Estimation of the probability of an index string involves a model of index production by any given utterance segment (e.g., a word). Hidden Markov models (HMMs) are used for this purpose [Makhoul, J. & Schwartz, R. (1995) Proc. Natl. Acad. Sci. USA 92, 9956-9963]. Their parameters are state transition probabilities and output probability distributions associated with the transitions. The Baum algorithm that obtains the values of these parameters from speech data via their successive reestimation will be described in this paper. The recognizer wishes to find the most probable utterance that could have caused the observed acoustic index string. That probability is the product of two factors: the probability that the utterance will produce the string and the probability that the speaker will wish to produce the utterance (the language model probability). Even if the vocabulary size is moderate, it is impossible to search for the utterance exhaustively. One practical algorithm is described [Viterbi, A. J. (1967) IEEE Trans. Inf. Theory IT-13, 260-267] that, given the index string, has a high likelihood of finding the most probable utterance.

An idea from Donnellan: deferential and non-deferential uses of proper names

When we use a proper name, by virtue of what do we succeed in saying something about an individual? In other words, how are we supposed to explain the seemingly trivial fact that by uttering “Aristotle was wise” we actually predicate something of the famous philosopher? Questions like these have animated a fervent debate among philosophers of language; however, nowadays the standard answer is that by using “Aristotle” we say something about that famous philosopher because the name we have used in our utterance refers to him. Even though no general consensus has been reached on how to characterize the relation of reference – there are still different and competing accounts of the latter on the philosophical market – almost everybody believes, especially after the publication of Saul Kripke’s "Naming and necessity", that reference is the only semantic relation that connects our uses of proper names to individuals in the world. Contrary to this widespread assumption, in this dissertation I shall claim that our uses of proper names are not always referential.

Cark

A collection of poems with critical preface. The author expresses concern for responsibilities and obligations resulting from utterance and offers a means of reading poetry in light of such concerns. Lyric theory and the legacy of Language poetry with regards to the lyric are loci in a discussion of contemporary poetics. It analyzes the work of poets Tomaz Salamun and Lyn Hejinian, in relation to theorists Theodor Adorno and Maurice Merleau-Ponty, to articulate a poetics specific to the poems in the collection. The poetics is described via the literary and anthropological uses of metaphor, which are employed to unify text, writer, and reader. The phenomenology of ritual and ritual theory address these contingents to conclude the preface. The collection of poems is divided into three sections, each a distinct, interrelated collection of poetic modes.