The sublime and its different perspective in the gothic literature

O objetivo da presente dissertação consiste em analisar o sublime, um conceito estético que vem sendo estudado desde os primeiros séculos. Tomamos como base a definição do sublime como algo paradoxal que cria o prazer e o medo ao mesmo tempo. Porém, o sublime apresenta especificidades que variam de acordo com o filósofo analisado. Neste trabalho, três críticos foram estudados: Longinus, Edmund Burke e Immanuel Kant. Assim, o sublime pode ser representado através da imensidão da natureza, do poder de uma criatura sobrenatural ou, até mesmo, através da sexualidade feminina. E, com o intuito de exemplificar essas diferentes perspectivas do sublime, buscamos obras da Literatura Gótica. Sendo esta uma vertente literária que buscava a oposição ao racionalismo trazido pelo movimento iluminista, as características sublimes foram essenciais para enfatizar a emoção. Para tal exemplificação, utilizamos trechos de dois romances góticos dos séculos XVIII e XIX, respectivamente: The Monk escrito por Matthew Lewis e Dracula escrito por Bram Stoker

Phone-level pronunciation scoring and assessment for interactive language learning

This paper investigates a method of automatic pronunciation scoring for use in computer-assisted language learning (CALL) systems. The method utilizes a likelihood-based `Goodness of Pronunciation' (GOP) measure which is extended to include individual thresholds for each phone based on both averaged native confidence scores and on rejection statistics provided by human judges. Further improvements are obtained by incorporating models of the subject's native language and by augmenting the recognition networks to include expected pronunciation errors. The various GOP measures are assessed using a specially recorded database of non-native speakers which has been annotated to mark phone-level pronunciation errors. Since pronunciation assessment is highly subjective, a set of four performance measures has been designed, each of them measuring different aspects of how well computer-derived phone-level scores agree with human scores. These performance measures are used to cross-validate the reference annotations and to assess the basic GOP algorithm and its refinements. The experimental results suggest that a likelihood-based pronunciation scoring metric can achieve usable performance, especially after applying the various enhancements.