Sistemas de detección y extracción semiautomática de siglas: estado de la cuestión

Informe de investigación realizado a partir de una estancia en el Équipe de Recherche en Syntaxe et Sémantique de la Université de Toulouse-Le Mirail, Francia, entre julio y setiembre de 2006. En la actualidad existen diversos diccionarios de siglas en línea. Entre ellos sobresalen Acronym Finder, Abbreviations.com y Acronyma; todos ellos dedicados mayoritariamente a las siglas inglesas. Al igual que los diccionarios en papel, este tipo de diccionarios presenta problemas de desactualización por la gran cantidad de siglas que se crean a diario. Por ejemplo, en 2001, un estudio de Pustejovsky et al. mostraba que en los abstracts de Medline aparecían mensualmente cerca de 12.000 nuevas siglas. El mecanismo de actualización empleado por estos recursos es la remisión de nuevas siglas por parte de los usuarios. Sin embargo, esta técnica tiene la desventaja de que la edición de la información es muy lenta y costosa. Un ejemplo de ello es el caso de Abbreviations.com que en octubre de 2006 tenía alrededor de 100.000 siglas pendientes de edición e incorporación definitiva. Como solución a este tipo de problema, se plantea el diseño de sistemas de detección y extracción automática de siglas a partir de corpus. El proceso de detección comporta dos pasos; el primero, consiste en la identificación de las siglas dentro de un corpus y, el segundo, la desambiguación, es decir, la selección de la forma desarrollada apropiada de una sigla en un contexto dado. En la actualidad, los sistemas de detección de siglas emplean métodos basados en patrones, estadística, aprendizaje máquina, o combinaciones de ellos. En este estudio se analizan los principales sistemas de detección y desambiguación de siglas y los métodos que emplean. Cada uno se evalúa desde el punto de vista del rendimiento, medido en términos de precisión (porcentaje de siglas correctas con respecto al número total de siglas extraídas por el sistema) y exhaustividad (porcentaje de siglas correctas identificadas por el sistema con respecto al número total de siglas existente en el corpus). Como resultado, se presentan los criterios para el diseño de un futuro sistema de detección de siglas en español.

From creative ideas to new emerging ventures: the process of identification and exploitation among finnish design entrepreneurs

This study focuses on identification and exploitation processes among Finnish design entrepreneurs (i.e. selfemployed industrial designers). More specifically, this study strives to find out what design entrepreneurs do when they create new ventures, how venture ideas are identified and how entrepreneurial processes are organized to identify and exploit such venture ideas in the given industrial context. Indeed, what does educated and creative individuals do when they decide to create new ventures, where do the venture ideas originally come from, and moreover, how are venture ideas identified and developed into viable business concepts that are introduced on the markets? From an academic perspective: there is a need to increase our understanding of the interaction between the identification and exploitation of emerging ventures, in this and other empirical contexts. Rather than assuming that venture ideas are constant in time, this study examines how emerging ideas are adjusted to enable exploitation in dynamic market settings. It builds on the insights from previous entrepreneurship process research. The interpretations from the theoretical discussion build on the assumption that the subprocesses of identification and exploitation interact, and moreover, they are closely entwined with each other (e.g. McKelvie & Wiklund, 2004, Davidsson, 2005). This explanation challenges the common assumption that entrepreneurs would first identify venture ideas and then exploit them (e.g. Shane, 2003). The assumption is that exploitation influences identification, just as identification influences exploitation. Based on interviews with design entrepreneurs and external actors (e.g. potential customers, suppliers and collaborators), it appears as identification and exploitation of venture ideas are carried out in close interaction between a number of actors, rather than alone by entrepreneurs. Due to their available resources, design entrepreneurs have a desire to focus on identification related activities and to find external actors that take care of exploitation related activities. The involvement of external actors may have a direct impact on decisionmaking and various activities along the processes of identification and exploitation, which is something that previous research does not particularly emphasize. For instance, Bhave (1994) suggests both operative and strategic feedback from the market, but does not explain how external parties are actually involved in the decisionmaking, and in carrying out various activities along the entrepreneurial process.

Using active learning for monitoring networks design: The example of wind power plants sites evaluation

Locating new wind farms is of crucial importance for energy policies of the next decade. To select the new location, an accurate picture of the wind fields is necessary. However, characterizing wind fields is a difficult task, since the phenomenon is highly nonlinear and related to complex topographical features. In this paper, we propose both a nonparametric model to estimate wind speed at different time instants and a procedure to discover underrepresented topographic conditions, where new measuring stations could be added. Compared to space filling techniques, this last approach privileges optimization of the output space, thus locating new potential measuring sites through the uncertainty of the model itself.

Sistema de missatgeria per a mòbils basat en xarxes Wi-Fi

El projecte sobre el que versa la present memòria pretén dur a terme l’anàlisi, disseny i implementació d’un sistema de missatgeria per a mòbils basat en xarxes Wi-Fi. Amb aquest propòsit, i amb posterioritat a la valoració de totes les alternatives i eines disponibles, s’ha desenvolupat una aplicació en llenguatge J2ME amb configuració CLDC 1.1 i perfil MIDP 2.0.