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.

Recuperación cruzada de información pública clínico-genómica a partir de consultas sobre repositorios clínicos privados

Parte de la investigación biomédica actual se encuentra centrada en el análisis de datos heterogéneos. Estos datos pueden tener distinto origen, estructura, y semántica. Gran cantidad de datos de interés para los investigadores se encuentran en bases de datos públicas, que recogen información de distintas fuentes y la ponen a disposición de la comunidad de forma gratuita. Para homogeneizar estas fuentes de datos públicas con otras de origen privado, existen diversas herramientas y técnicas que permiten automatizar los procesos de homogeneización de datos heterogéneos. El Grupo de Informática Biomédica (GIB) [1] de la Universidad Politécnica de Madrid colabora en el proyecto europeo P-medicine [2], cuya finalidad reside en el desarrollo de una infraestructura que facilite la evolución de los procedimientos médicos actuales hacia la medicina personalizada. Una de las tareas enmarcadas en el proyecto P-medicine que tiene asignado el grupo consiste en elaborar herramientas que ayuden a usuarios en el proceso de integración de datos contenidos en fuentes de información heterogéneas. Algunas de estas fuentes de información son bases de datos públicas de ámbito biomédico contenidas en la plataforma NCBI [3] (National Center for Biotechnology Information). Una de las herramientas que el grupo desarrolla para integrar fuentes de datos es Ontology Annotator. En una de sus fases, la labor del usuario consiste en recuperar información de una base de datos pública y seleccionar de forma manual los resultados relevantes. Para automatizar el proceso de búsqueda y selección de resultados relevantes, por un lado existe un gran interés en conseguir generar consultas que guíen hacia resultados lo más precisos y exactos como sea posible, por otro lado, existe un gran interés en extraer información relevante de elevadas cantidades de documentos, lo cual requiere de sistemas que analicen y ponderen los datos que caracterizan a los mismos. En el campo informático de la inteligencia artificial, dentro de la rama de la recuperación de la información, existen diversos estudios acerca de la expansión de consultas a partir de retroalimentación relevante que podrían ser de gran utilidad para dar solución a la cuestión. Estos estudios se centran en técnicas para reformular o expandir la consulta inicial utilizando como realimentación los resultados que en una primera instancia fueron relevantes para el usuario, de forma que el nuevo conjunto de resultados tenga mayor proximidad con los que el usuario realmente desea. El objetivo de este trabajo de fin de grado consiste en el estudio, implementación y experimentación de métodos que automaticen el proceso de extracción de información trascendente de documentos, utilizándola para expandir o reformular consultas. De esta forma se pretende mejorar la precisión y el ranking de los resultados asociados. Dichos métodos serán integrados en la herramienta Ontology Annotator y enfocados a la fuente de datos de PubMed [4].---ABSTRACT---Part of the current biomedical research is focused on the analysis of heterogeneous data. These data may have different origin, structure and semantics. A big quantity of interesting data is contained in public databases which gather information from different sources and make it open and free to be used by the community. In order to homogenize thise sources of public data with others which origin is private, there are some tools and techniques that allow automating the processes of integration heterogeneous data. The biomedical informatics group of the Universidad Politécnica de Madrid cooperates with the European project P-medicine which main purpose is to create an infrastructure and models to facilitate the transition from current medical practice to personalized medicine. One of the tasks of the project that the group is in charge of consists on the development of tools that will help users in the process of integrating data from diverse sources. Some of the sources are biomedical public data bases from the NCBI platform (National Center for Biotechnology Information). One of the tools in which the group is currently working on for the integration of data sources is called the Ontology Annotator. In this tool there is a phase in which the user has to retrieve information from a public data base and select the relevant data contained in it manually. For automating the process of searching and selecting data on the one hand, there is an interest in automatically generating queries that guide towards the more precise results as possible. On the other hand, there is an interest on retrieve relevant information from large quantities of documents. The solution requires systems that analyze and weigh the data allowing the localization of the relevant items. In the computer science field of the artificial intelligence, in the branch of information retrieval there are diverse studies about the query expansion from relevance feedback that could be used to solve the problem. The main purpose of this studies is to obtain a set of results that is the closer as possible to the information that the user really wants to retrieve. In order to reach this purpose different techniques are used to reformulate or expand the initial query using a feedback the results that where relevant for the user, with this method, the new set of results will have more proximity with the ones that the user really desires. The goal of this final dissertation project consists on the study, implementation and experimentation of methods that automate the process of extraction of relevant information from documents using this information to expand queries. This way, the precision and the ranking of the results associated will be improved. These methods will be integrated in the Ontology Annotator tool and will focus on the PubMed data source.

Modelado y Comparación de Colecciones en la Web Semántica

En esta tesis se estudia la representación, modelado y comparación de colecciones mediante el uso de ontologías en el ámbito de la Web Semántica. Las colecciones, entendidas como agrupaciones de objetos o elementos con entidad propia, son construcciones que aparecen frecuentemente en prácticamente todos los dominios del mundo real, y por tanto, es imprescindible disponer de conceptualizaciones de estas estructuras abstractas y de representaciones de estas conceptualizaciones en los sistemas informáticos, que definan adecuadamente su semántica. Mientras que en muchos ámbitos de la Informática y la Inteligencia Artificial, como por ejemplo la programación, las bases de datos o la recuperación de información, las colecciones han sido ampliamente estudiadas y se han desarrollado representaciones que responden a multitud de conceptualizaciones, en el ámbito de la Web Semántica, sin embargo, su estudio ha sido bastante limitado. De hecho hasta la fecha existen pocas propuestas de representación de colecciones mediante ontologías, y las que hay sólo cubren algunos tipos de colecciones y presentan importantes limitaciones. Esto impide la representación adecuada de colecciones y dificulta otras tareas comunes como la comparación de colecciones, algo crítico en operaciones habituales como las búsquedas semánticas o el enlazado de datos en la Web Semántica. Para solventar este problema esta tesis hace una propuesta de modelización de colecciones basada en una nueva clasificación de colecciones de acuerdo a sus características estructurales (homogeneidad, unicidad, orden y cardinalidad). Esta clasificación permite definir una taxonomía con hasta 16 tipos de colecciones distintas. Entre otras ventajas, esta nueva clasificación permite aprovechar la semántica de las propiedades estructurales de cada tipo de colección para realizar comparaciones utilizando las funciones de similitud y disimilitud más apropiadas. De este modo, la tesis desarrolla además un nuevo catálogo de funciones de similitud para las distintas colecciones, donde se han recogido las funciones de (di)similitud más conocidas y también algunas nuevas. Esta propuesta se ha implementado mediante dos ontologías paralelas, la ontología E-Collections, que representa los distintos tipos de colecciones de la taxonomía y su axiomática, y la ontología SIMEON (Similarity Measures Ontology) que representa los tipos de funciones de (di)similitud para cada tipo de colección. Gracias a estas ontologías, para comparar dos colecciones, una vez representadas como instancias de la clase más apropiada de la ontología E-Collections, automáticamente se sabe qué funciones de (di)similitud de la ontología SIMEON pueden utilizarse para su comparación. Abstract This thesis studies the representation, modeling and comparison of collections in the Semantic Web using ontologies. Collections, understood as groups of objects or elements with their own identities, are constructions that appear frequently in almost all areas of the real world. Therefore, it is essential to have conceptualizations of these abstract structures and representations of these conceptualizations in computer systems, that define their semantic properly. While in many areas of Computer Science and Artificial Intelligence, such as Programming, Databases or Information Retrieval, the collections have been extensively studied and there are representations that match many conceptualizations, in the field Semantic Web, however, their study has been quite limited. In fact, there are few representations of collections using ontologies so far, and they only cover some types of collections and have important limitations. This hinders a proper representation of collections and other common tasks like comparing collections, something critical in usual operations such as semantic search or linking data on the Semantic Web. To solve this problem this thesis makes a proposal for modelling collections based on a new classification of collections according to their structural characteristics (homogeneity, uniqueness, order and cardinality). This classification allows to define a taxonomy with up to 16 different types of collections. Among other advantages, this new classification can leverage the semantics of the structural properties of each type of collection to make comparisons using the most appropriate (dis)similarity functions. Thus, the thesis also develops a new catalog of similarity functions for the different types of collections. This catalog contains the most common (dis)similarity functions as well as new ones. This proposal is implemented through two parallel ontologies, the E-Collections ontology that represents the different types of collections in the taxonomy and their axiomatic, and the SIMEON ontology (Similarity Measures Ontology) that represents the types of (dis)similarity functions for each type of collection. Thanks to these ontologies, to compare two collections, once represented as instances of the appropriate class of E-Collections ontology, we can know automatically which (dis)similarity functions of the SIMEON ontology are suitable for the comparison. Finally, the feasibility and usefulness of this modeling and comparison of collections proposal is proved in the field of oenology, applying both E-Collections and SIMEON ontologies to the representation and comparison of wines with the E-Baco ontology.

Reversible inactivation of the nucleus basalis magnocellularis induces disruption of cortical acetylcholine release and acquisition, but not retrieval, of aversive memories

The basal forebrain complex, which includes the nucleus basalis magnocellularis (NBM), provides widespread cholinergic and γ-aminobutyric acid-containing projections throughout the brain, including the insular and pyriform cortices. A number of studies have implicated the cholinergic neurons in the mediation of learning and memory processes. However, the role of basal forebrain activity in information retrieval mechanisms is less known. The aim of the present study is to evaluate the effects of reversible inactivation of the NBM by tetrodotoxin (TTX, a voltage-sensitive sodium channel blocker) during the acquisition and retrieval of conditioned taste aversion (CTA) and to measure acetylcholine (ACh) release during TTX inactivation in the insular cortex, by means of the microdialysis technique in free-moving rats. Bilateral infusion of TTX in the NBM was performed 30 min before the presentation of gustative stimuli, in either the CTA acquisition trial or retrieval trial. At the same time, levels of extracellular ACh release were measured in the insular cortex. The behavioral results showed significant impairment in CTA acquisition when the TTX was infused in the NBM, whereas retrieval was not affected when the treatment was given during the test trial. Biochemical results showed that TTX infusion into the NBM produced a marked decrease in cortical ACh release as compared with the controls during consumption of saccharin in the acquisition trial. Depleted ACh levels were found during the test trial in all groups except in the group that received TTX during acquisition. These results suggest a cholinergic-dependent process during acquisition, but not during memory retrieval, and that NBM-mediated cholinergic cortical release may play an important role in early stages of learning, but not during recall of aversive memories.

Health sciences libraries in Kuwait: a study of their resources, facilities, and services

The purpose of this study was to examine the current status of health sciences libraries in Kuwait in terms of their staff, collections, facilities, use of information technology, information services, and cooperation. Seventeen libraries participated in the study. Results show that the majority of health sciences libraries were established during the 1980s. Their collections are relatively small. The majority of their staff is nonprofessional. The majority of libraries provide only basic information services. Cooperation among libraries is limited. Survey results also indicate that a significant number of health sciences libraries are not automated. Some recommendations for the improvement of existing resources, facilities, and services are made.

Towards a unified framework for opinion retrieval, mining and summarization

The exponential increase of subjective, user-generated content since the birth of the Social Web, has led to the necessity of developing automatic text processing systems able to extract, process and present relevant knowledge. In this paper, we tackle the Opinion Retrieval, Mining and Summarization task, by proposing a unified framework, composed of three crucial components (information retrieval, opinion mining and text summarization) that allow the retrieval, classification and summarization of subjective information. An extensive analysis is conducted, where different configurations of the framework are suggested and analyzed, in order to determine which is the best one, and under which conditions. The evaluation carried out and the results obtained show the appropriateness of the individual components, as well as the framework as a whole. By achieving an improvement over 10% compared to the state-of-the-art approaches in the context of blogs, we can conclude that subjective text can be efficiently dealt with by means of our proposed framework.

Applying logic forms and statistical methods to CL-SR performance

This paper describes a CL-SR system that employs two different techniques: the first one is based on NLP rules that consist on applying logic forms to the topic processing while the second one basically consists on applying the IR-n statistical search engine to the spoken document collection. The application of logic forms to the topics allows to increase the weight of topic terms according to a set of syntactic rules. Thus, the weights of the topic terms are used by IR-n system in the information retrieval process.

Una aproximación basada en corpus para la detección del foco geográfico en el texto

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.

Enrichment of the Phenotypic and Genotypic Data Warehouse analysis using Question Answering systems to facilitate the decision making process in cereal breeding programs

Currently there are an overwhelming number of scientific publications in Life Sciences, especially in Genetics and Biotechnology. This huge amount of information is structured in corporate Data Warehouses (DW) or in Biological Databases (e.g. UniProt, RCSB Protein Data Bank, CEREALAB or GenBank), whose main drawback is its cost of updating that makes it obsolete easily. However, these Databases are the main tool for enterprises when they want to update their internal information, for example when a plant breeder enterprise needs to enrich its genetic information (internal structured Database) with recently discovered genes related to specific phenotypic traits (external unstructured data) in order to choose the desired parentals for breeding programs. In this paper, we propose to complement the internal information with external data from the Web using Question Answering (QA) techniques. We go a step further by providing a complete framework for integrating unstructured and structured information by combining traditional Databases and DW architectures with QA systems. The great advantage of our framework is that decision makers can compare instantaneously internal data with external data from competitors, thereby allowing taking quick strategic decisions based on richer data.

Análisis lexicométrico de la especificidad de la escritura digital del adolescente en WhatsApp

El artículo presenta una investigación en la que se analizan, desde una perspectiva lexicométrica y factorial, los aspectos lingüísticos y paralingüísticos más relevantes de la escritura digital síncrona del adolescente español, en uno de los programas de mensajería instantánea más utilizados en la actualidad (WhatsApp©). La escritura en soportes digitales móviles (smartphones y tabletas) es una de las actividades más realizadas en nuestra sociedad y constituye un componente esencial de la competencia comunicativa en la Sociedad de la Información. La comunicación digital forma parte de nuestras vidas y el análisis del uso comunicativo digital y ubicuo con dispositivos y programas tiene amplias repercusiones sociales, lingüísticas y pedagógicas. La investigación se ha contextualizado en una muestra de 417 conversaciones de WhatsApp de estudiantes de enseñanza secundaria, de entre 13 y 16 años, en cuatro provincias españolas. La metodología de investigación ha sido de corte cuantitativa para abordar el análisis lexicométrico del corpus lingüístico-digital con referencia a los elementos lingüísticos y paralingüísticos más relevantes; para, posteriormente, realizar el análisis de las correlaciones entre diferentes variables independientes que expliquen patrones lingüísticos y de uso en la escritura digital. Los resultados muestran que la escritura digital en este tipo de programas tiene una serie de características específicas ortotipográficas y audiovisuales condicionadas por variables de uso, el tamaño de la pantalla del dispositivo, la horas de conversación y la relación establecida entre los interlocutores.

An authoring tool for decision support systems in context questions of ecological knowledge

Decision support systems (DSS) support business or organizational decision-making activities, which require the access to information that is internally stored in databases or data warehouses, and externally in the Web accessed by Information Retrieval (IR) or Question Answering (QA) systems. Graphical interfaces to query these sources of information ease to constrain dynamically query formulation based on user selections, but they present a lack of flexibility in query formulation, since the expressivity power is reduced to the user interface design. Natural language interfaces (NLI) are expected as the optimal solution. However, especially for non-expert users, a real natural communication is the most difficult to realize effectively. In this paper, we propose an NLI that improves the interaction between the user and the DSS by means of referencing previous questions or their answers (i.e. anaphora such as the pronoun reference in “What traits are affected by them?”), or by eliding parts of the question (i.e. ellipsis such as “And to glume colour?” after the question “Tell me the QTLs related to awn colour in wheat”). Moreover, in order to overcome one of the main problems of NLIs about the difficulty to adapt an NLI to a new domain, our proposal is based on ontologies that are obtained semi-automatically from a framework that allows the integration of internal and external, structured and unstructured information. Therefore, our proposal can interface with databases, data warehouses, QA and IR systems. Because of the high NL ambiguity of the resolution process, our proposal is presented as an authoring tool that helps the user to query efficiently in natural language. Finally, our proposal is tested on a DSS case scenario about Biotechnology and Agriculture, whose knowledge base is the CEREALAB database as internal structured data, and the Web (e.g. PubMed) as external unstructured information.

Aprender através do recurso digital Pixton no 1º ciclo do ensino básico

Relatório de Estágio apresentado à Escola Superior do Instituto Politécnico de Castelo Branco para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Educação Pré-Escolar e Ensino do 1º Ciclo do Ensino Básico.

The utilitarian and hedonic outcomes of music information seeking in everyday life

This qualitative study focuses on what contributes to making a music information-seeking experience satisfying in the context of everyday life. Data were collected through in-depth interviews conducted with 15 younger adults (18 to 29 years old). The analysis revealed that satisfaction could depend on both hedonic (i.e., experiencing pleasure) and utilitarian outcomes. It was found that two types of utilitarian outcomes contributed to satisfaction: (1) the acquisition of music, and (2) the acquisition of information about music. Information about music was gathered to (1) enrich the listening experience, (2) increase one's music knowledge, and/or (3) optimize future acquisition. This study contributes to a better understanding of music information-seeking behavior in recreational contexts. It also has implications for music information retrieval systems design: results suggest that these systems should be engaging, include a wealth of extra-musical information, allow users to navigate among music items, and encourage serendipitous encountering of music.

Benefícios e constrangimentos do envolvimento paterno no trabalho de parto e parto

Enquadramento - O envolvimento paterno no trabalho de parto tem suscitado o interesse de vários profissionais de saúde, nomeadamente dos enfermeiros obstetras, dado que os benefícios da presença paterna no contexto de parto ainda não são clara e totalmente assumidos por todos os profissionais. Por outro lado reconhece-se que o pai é o acompanhante ideal da grávida durante o trabalho de parto, pelo seu apoio e lugar que ocupa na tríade. Objetivos – Identificar os benefícios e constrangimentos do envolvimento paterno durante o trabalho de parto e parto. Método – Efetuada revisão integrativa da literatura sobre os “Benefícios e constrangimentos do envolvimento paterno durante o trabalho de parto e parto” nas bases de dados: PubMed, LILACS, SciELO, Repositórios Institucionais e Bibliotecas Digitais e EBSCO Host, elaborados entre 2000 e 2014. Selecionaram-se 19 artigos que obedeceram aos critérios de inclusão deste estudo. Dos 19 artigos selecionados, 4 são revisões sistemáticas da literatura, 13 são estudos qualitativos e 2 são estudos quantitativos. Resultados – Evidenciou-se um “novo” pai, que acompanha a grávida desde a gravidez, e que esteve presente no trabalho de parto. É dada grande relevância aos Enfermeiros Especialistas em Saúde Materna e Obstetrícia, pelo seu papel na inclusão do pai na sala de parto e desmitificação de tabus. Após esta pesquisa constatou-se que, ainda há lacunas relativamente à presença do pai parto. São muitos os benefícios do envolvimento paterno no parto, mas ainda são visíveis constrangimentos por parte do pai relativamente ao contexto de parto. Conclusões - A presença do pai na sala de parto permite estreitar os laços mais íntimos, consolidando a união familiar e proporcionando bem-estar à grávida. Realça-se o papel dos profissionais de saúde na integração do pai na maternidade. Caminhamos para um contexto de parto mais alargado e do qual já não faz parte apenas a grávida e o seu filho, mas no qual o pai é também elemento chave de todo o processo. Palavras- chave: “Pai”, “Nascimento”, “Envolvimento paterno” e “Recém - Nascido”.

The utilitarian and hedonic outcomes of music information seeking in everyday life

This qualitative study focuses on what contributes to making a music information-seeking experience satisfying in the context of everyday life. Data were collected through in-depth interviews conducted with 15 younger adults (18 to 29 years old). The analysis revealed that satisfaction could depend on both hedonic (i.e., experiencing pleasure) and utilitarian outcomes. It was found that two types of utilitarian outcomes contributed to satisfaction: (1) the acquisition of music, and (2) the acquisition of information about music. Information about music was gathered to (1) enrich the listening experience, (2) increase one's music knowledge, and/or (3) optimize future acquisition. This study contributes to a better understanding of music information-seeking behavior in recreational contexts. It also has implications for music information retrieval systems design: results suggest that these systems should be engaging, include a wealth of extra-musical information, allow users to navigate among music items, and encourage serendipitous encountering of music.