The code document's structure and analysis

The purpose of this paper is twofold. Firstly it presents a preliminary and ethnomethodologically-informed analysis of the way in which the growing structure of a particular program's code was ongoingly derived from its earliest stages. This was motivated by an interest in how the detailed structure of completed program `emerged from nothing' as a product of the concrete practices of the programmer within the framework afforded by the language. The analysis is broken down into three sections that discuss: the beginnings of the program's structure; the incremental development of structure; and finally the code productions that constitute the structure and the importance of the programmer's stock of knowledge. The discussion attempts to understand and describe the emerging structure of code rather than focus on generating `requirements' for supporting the production of that structure. Due to time and space constraints, however, only a relatively cursory examination of these features was possible. Secondly the paper presents some thoughts on the difficulties associated with the analytic---in particular ethnographic---study of code, drawing on general problems as well as issues arising from the difficulties and failings encountered as part of the analysis presented in the first section.

XML-Intensive software development

168 p.

Steps to success : family-friendly guide for fifth grade : English language arts

This document is designed to: provide examples of the standards, skills, and knowledge your child will learn in English language arts and should be able to do upon exiting fifth grade ; suggest activities on how you can help your child at home ; offer additional resources for information and help.

Steps to success : family-friendly guide for fourth grade : English language arts

This document is designed to: provide examples of the standards, skills, and knowledge your child will learn in English language arts and should be able to do upon exiting fourth grade ; suggest activities on how you can help your child at home ; offer additional resources for information and help.

Steps to success : family-friendly guide for third grade : English language arts

This document is designed to: provide examples of the standards, skills, and knowledge your child will learn in English language arts and should be able to do upon exiting third grade ; suggest activities on how you can help your child at home ; offer additional resources for information and help.

Abstractive Long Document Summarization: Studio e Sperimentazione di Modelli Generativi Retrieval-Augmented

In questa tesi si trattano lo studio e la sperimentazione di un modello generativo retrieval-augmented, basato su Transformers, per il task di Abstractive Summarization su lunghe sentenze legali. La sintesi automatica del testo (Automatic Text Summarization) è diventata un task di Natural Language Processing (NLP) molto importante oggigiorno, visto il grandissimo numero di dati provenienti dal web e banche dati. Inoltre, essa permette di automatizzare un processo molto oneroso per gli esperti, specialmente nel settore legale, in cui i documenti sono lunghi e complicati, per cui difficili e dispendiosi da riassumere. I modelli allo stato dell’arte dell’Automatic Text Summarization sono basati su soluzioni di Deep Learning, in particolare sui Transformers, che rappresentano l’architettura più consolidata per task di NLP. Il modello proposto in questa tesi rappresenta una soluzione per la Long Document Summarization, ossia per generare riassunti di lunghe sequenze testuali. In particolare, l’architettura si basa sul modello RAG (Retrieval-Augmented Generation), recentemente introdotto dal team di ricerca Facebook AI per il task di Question Answering. L’obiettivo consiste nel modificare l’architettura RAG al fine di renderla adatta al task di Abstractive Long Document Summarization. In dettaglio, si vuole sfruttare e testare la memoria non parametrica del modello, con lo scopo di arricchire la rappresentazione del testo di input da riassumere. A tal fine, sono state sperimentate diverse configurazioni del modello su diverse tipologie di esperimenti e sono stati valutati i riassunti generati con diverse metriche automatiche.

LAWSU-IT: Un Nuovo Dataset Giudiziario italiano per Long Document Summarization con Baseline Estrattive e Astrattive

L'avanzamento nel campo della long document summarization dipende interamente dalla disponibilità di dataset pubblici di alta qualità e con testi di lunghezza considerevole. Risulta pertanto problematico il fatto che tali dataset risultino spesso solo in lingua inglese, comportandone una limitazione notevole se ci si rivolge a linguaggi le cui risorse sono limitate. A tal scopo, si propone LAWSU-IT, un nuovo dataset giudiziario per long document summarization italiana. LAWSU-IT è il primo dataset italiano di summarization ad avere documenti di grandi dimensioni e a trattare il dominio giudiziario, ed è stato costruito attuando procedure di cleaning dei dati e selezione mirata delle istanze, con lo scopo di ottenere un dataset di long document summarization di alta qualità. Inoltre, sono proposte molteplici baseline sperimentali di natura estrattiva e astrattiva con modelli stato dell'arte e approcci di segmentazione del testo. Si spera che tale risultato possa portare a ulteriori ricerche e sviluppi nell'ambito della long document summarization italiana.

Sviluppo di Metodi di Soft Labeling per la Multi-Document Summarization in Ambito Legale

In questo elaborato viene trattata l’analisi del problema di soft labeling applicato alla multi-document summarization, in particolare vengono testate varie tecniche per estrarre frasi rilevanti dai documenti presi in dettaglio, al fine di fornire al modello di summarization quelle di maggior rilievo e più informative per il riassunto da generare. Questo problema nasce per far fronte ai limiti che presentano i modelli di summarization attualmente a disposizione, che possono processare un numero limitato di frasi; sorge quindi la necessità di filtrare le informazioni più rilevanti quando il lavoro si applica a documenti lunghi. Al fine di scandire la metrica di importanza, vengono presi come riferimento metodi sintattici, semantici e basati su rappresentazione a grafi AMR. Il dataset preso come riferimento è Multi-LexSum, che include tre granularità di summarization di testi legali. L’analisi in questione si compone quindi della fase di estrazione delle frasi dai documenti, della misurazione delle metriche stabilite e del passaggio al modello stato dell’arte PRIMERA per l’elaborazione del riassunto. Il testo ottenuto viene poi confrontato con il riassunto target già fornito, considerato come ottimale; lavorando in queste condizioni l’obiettivo è di definire soglie ottimali di upper-bound per l’accuratezza delle metriche, che potrebbero ampliare il lavoro ad analisi più dettagliate qualora queste superino lo stato dell’arte attuale.

Subsidios para uma intervenção motora no contexto da deficiencia visual

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física

Memorias do guerreiro, sonhos de atleta : jogos tradicionas e esporte entre jovens kadiweu

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Pes no chão e a dança no coração : um olhar fenomenologico da linguagem do movimento

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Dança... ensino, sentidos e possibilidades na escola

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A ginastica geral na sociedade contemporanea : pespectivas para a Educação Fisica escolar

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Brincar : uma opção para a interação entre mãe ouvinte/filho surdo

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