Novel statistical approaches to text classification, machine translation and computer-assisted translation

Esta tesis presenta diversas contribuciones en los campos de la clasificación automática de texto, traducción automática y traducción asistida por ordenador bajo el marco estadístico. En clasificación automática de texto, se propone una nueva aplicación llamada clasificación de texto bilingüe junto con una serie de modelos orientados a capturar dicha información bilingüe. Con tal fin se presentan dos aproximaciones a esta aplicación; la primera de ellas se basa en una asunción naive que contempla la independencia entre las dos lenguas involucradas, mientras que la segunda, más sofisticada, considera la existencia de una correlación entre palabras en diferentes lenguas. La primera aproximación dió lugar al desarrollo de cinco modelos basados en modelos de unigrama y modelos de n-gramas suavizados. Estos modelos fueron evaluados en tres tareas de complejidad creciente, siendo la más compleja de estas tareas analizada desde el punto de vista de un sistema de ayuda a la indexación de documentos. La segunda aproximación se caracteriza por modelos de traducción capaces de capturar correlación entre palabras en diferentes lenguas. En nuestro caso, el modelo de traducción elegido fue el modelo M1 junto con un modelo de unigramas. Este modelo fue evaluado en dos de las tareas más simples superando la aproximación naive, que asume la independencia entre palabras en differentes lenguas procedentes de textos bilingües. En traducción automática, los modelos estadísticos de traducción basados en palabras M1, M2 y HMM son extendidos bajo el marco de la modelización mediante mixturas, con el objetivo de definir modelos de traducción dependientes del contexto. Asimismo se extiende un algoritmo iterativo de búsqueda basado en programación dinámica, originalmente diseñado para el modelo M2, para el caso de mixturas de modelos M2. Este algoritmo de búsqueda nCivera Saiz, J. (2008). Novel statistical approaches to text classification, machine translation and computer-assisted translation [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/2502Palanci

Implementation of a Human-Computer Interface for Computer Assisted Translation and Handwritten Text Recognition

A human-computer interface is developed to provide services of computer assisted machine translation (CAT) and computer assisted transcription of handwritten text images (CATTI). The back-end machine translation (MT) and handwritten text recognition (HTR) systems are provided by the Pattern Recognition and Human Language Technology (PRHLT) research group. The idea is to provide users with easy to use tools to convert interactive translation and transcription feasible tasks. The assisted service is provided by remote servers with CAT or CATTI capabilities. The interface supplies the user with tools for efficient local edition: deletion, insertion and substitution.Ocampo Sepúlveda, JC. (2009). Implementation of a Human-Computer Interface for Computer Assisted Translation and Handwritten Text Recognition. http://hdl.handle.net/10251/14318Archivo delegad

Statistical approaches for natural language modelling and monotone statistical machine translation

Esta tesis reune algunas contribuciones al reconocimiento de formas estadístico y, más especícamente, a varias tareas del procesamiento del lenguaje natural. Varias técnicas estadísticas bien conocidas se revisan en esta tesis, a saber: estimación paramétrica, diseño de la función de pérdida y modelado estadístico. Estas técnicas se aplican a varias tareas del procesamiento del lenguajes natural tales como clasicación de documentos, modelado del lenguaje natural y traducción automática estadística. En relación con la estimación paramétrica, abordamos el problema del suavizado proponiendo una nueva técnica de estimación por máxima verosimilitud con dominio restringido (CDMLEa ). La técnica CDMLE evita la necesidad de la etapa de suavizado que propicia la pérdida de las propiedades del estimador máximo verosímil. Esta técnica se aplica a clasicación de documentos mediante el clasificador Naive Bayes. Más tarde, la técnica CDMLE se extiende a la estimación por máxima verosimilitud por leaving-one-out aplicandola al suavizado de modelos de lenguaje. Los resultados obtenidos en varias tareas de modelado del lenguaje natural, muestran una mejora en términos de perplejidad. En a la función de pérdida, se estudia cuidadosamente el diseño de funciones de pérdida diferentes a la 0-1. El estudio se centra en aquellas funciones de pérdida que reteniendo una complejidad de decodificación similar a la función 0-1, proporcionan una mayor flexibilidad. Analizamos y presentamos varias funciones de pérdida en varias tareas de traducción automática y con varios modelos de traducción. También, analizamos algunas reglas de traducción que destacan por causas prácticas tales como la regla de traducción directa; y, así mismo, profundizamos en la comprensión de los modelos log-lineares, que son de hecho, casos particulares de funciones de pérdida. Finalmente, se proponen varios modelos de traducción monótonos basados en técnicas de modelado estadístico .Andrés Ferrer, J. (2010). Statistical approaches for natural language modelling and monotone statistical machine translation [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/7109Palanci

Computational ultrasound tissue characterisation for brain tumour resection

In brain tumour resection, it is vital to know where critical neurovascular structuresand tumours are located to minimise surgical injuries and cancer recurrence. Theaim of this thesis was to improve intraoperative guidance during brain tumourresection by integrating both ultrasound standard imaging and elastography in thesurgical workflow. Brain tumour resection requires surgeons to identify the tumourboundaries to preserve healthy brain tissue and prevent cancer recurrence. Thisthesis proposes to use ultrasound elastography in combination with conventionalultrasound B-mode imaging to better characterise tumour tissue during surgery.Ultrasound elastography comprises a set of techniques that measure tissue stiffness,which is a known biomarker of brain tumours. The objectives of the researchreported in this thesis are to implement novel learning-based methods for ultrasoundelastography and to integrate them in an image-guided intervention framework.Accurate and real-time intraoperative estimation of tissue elasticity can guide towardsbetter delineation of brain tumours and improve the outcome of neurosurgery. We firstinvestigated current challenges in quasi-static elastography, which evaluates tissuedeformation (strain) by estimating the displacement between successive ultrasoundframes, acquired before and after applying manual compression. Recent approachesin ultrasound elastography have demonstrated that convolutional neural networkscan capture ultrasound high-frequency content and produce accurate strain estimates.We proposed a new unsupervised deep learning method for strain prediction, wherethe training of the network is driven by a regularised cost function, composed of asimilarity metric and a regularisation term that preserves displacement continuityby directly optimising the strain smoothness. We further improved the accuracy of our method by proposing a recurrent network architecture with convolutional long-short-term memory decoder blocks to improve displacement estimation and spatio-temporal continuity between time series ultrasound frames. We then demonstrateinitial results towards extending our ultrasound displacement estimation method toshear wave elastography, which provides a quantitative estimation of tissue stiffness.Furthermore, this thesis describes the development of an open-source image-guidedintervention platform, specifically designed to combine intra-operative ultrasoundimaging with a neuronavigation system and perform real-time ultrasound tissuecharacterisation. The integration was conducted using commercial hardware andvalidated on an anatomical phantom. Finally, preliminary results on the feasibilityand safety of the use of a novel intraoperative ultrasound probe designed for pituitarysurgery are presented. Prior to the clinical assessment of our image-guided platform,the ability of the ultrasound probe to be used alongside standard surgical equipmentwas demonstrated in 5 pituitary cases

Interactive Pattern Recognition applied to Natural Language Processing

This thesis is about Pattern Recognition. In the last decades, huge efforts have been made to develop automatic systems able to rival human capabilities in this field. Although these systems achieve high productivity rates, they are not precise enough in most situations. Humans, on the contrary, are very accurate but comparatively quite slower. This poses an interesting question: the possibility of benefiting from both worlds by constructing cooperative systems. This thesis presents diverse contributions to this kind of collaborative approach. The point is to improve the Pattern Recognition systems by properly introducing a human operator into the system. We call this Interactive Pattern Recognition (IPR). Firstly, a general proposal for IPR will be stated. The aim is to develop a framework to easily derive new applications in this area. Some interesting IPR issues are also introduced. Multi-modality or adaptive learning are examples of extensions that can naturally fit into IPR. In the second place, we will focus on a specific application. A novel method to obtain high quality speech transcriptions (CAST, Computer Assisted Speech Transcription). We will start by proposing a CAST formalization and, next, we will cope with different implementation alternatives. Practical issues, as the system response time, will be also taken into account, in order to allow for a practical implementation of CAST. Word graphs and probabilistic error correcting parsing are tools that will be used to reach an alternative formulation that allows for the use of CAST in a real scenario. Afterwards, a special application within the general IPR framework will be discussed. This is intended to test the IPR capabilities in an extreme environment, where no input pattern is available and the system only has access to the user actions to produce a hypothesis. Specifically, we will focus here on providing assistance in the problem of text generation.Rodríguez Ruiz, L. (2010). Interactive Pattern Recognition applied to Natural Language Processing [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8479Palanci