7 research outputs found

    Proceedings of the VIIth GSCP International Conference

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    The 7th International Conference of the Gruppo di Studi sulla Comunicazione Parlata, dedicated to the memory of Claire Blanche-Benveniste, chose as its main theme Speech and Corpora. The wide international origin of the 235 authors from 21 countries and 95 institutions led to papers on many different languages. The 89 papers of this volume reflect the themes of the conference: spoken corpora compilation and annotation, with the technological connected fields; the relation between prosody and pragmatics; speech pathologies; and different papers on phonetics, speech and linguistic analysis, pragmatics and sociolinguistics. Many papers are also dedicated to speech and second language studies. The online publication with FUP allows direct access to sound and video linked to papers (when downloaded)

    Aldo von Wangenheim

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    Formaciones imaginarias del diseñador gráfico en el discurso del campo académico.

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    En este trabajo se describe un proyecto de tesis doctoral en el que se analiza el discurso sobre el diseñador gráfico. Se parte del supuesto de que existe una tricotomía de su perfil: 1) el campo profesional, 2) el campo educativo y, 3) el campo académico. Proponemos que dicha tricotomía permite la identificación de imaginarios sobre el tema, y no solo eso, sino que también aporta elementos que conforman la identidad (Bauman, 2002) de un diseñador gráfico. La pregunta de investigación es ¿Cuál es la identidad discursiva del diseñador gráfico en el campo académico? La investigación descrita es de tipo cualitativo y deductivo; para la construcción la identidad discursiva (Van Dijk, T; 2008) del diseñador gráfico, se toman en cuenta diversas publicaciones: principalmente investigaciones y breves artículos difundidos en comunidades/foros de reflexión y debate en torno a la temática, además de memorias de congresos y libros. En apoyo al desarrollo del proyecto se ha diseñado un Laboratorio de Intervención en el Diseño, cuyos objetivos son impulsar el desarrollo social y cultural de los diseñadores gráficos por medio de la investigación, educación continua, producción y vinculación. En un primer acercamiento a las formaciones imaginarias (Pêcheux, 1978) sobre la identidad del diseñador gráfico se centran en el grado de erudición para la ejecución de su trabajo, en la cultura que demuestran y en la autonomía con la que producen

    Logic and Games of Norms: a Computational Perspective

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    Modelagem simbólica de padrões morfológicos para classificação de séries temporais

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    Orientador : Prof. Dr. Fabiano SilvaTese (Doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 14/09/2015Inclui referências : f. 149-167Resumo: O contínuo armazenamento de dados ao longo do tempo, tais como séries temporais, tem motivado o desenvolvimento de novas abordagens baseadas em métodos de mineração de dados. Nesse cenário, uma nova área de pesquisa emergiu durante as últimas duas décadas, a mineração de dados em séries temporais. Mais especificamente, as abordagens baseadas em técnicas de aprendizado de máquina têm apresentado maior interesse entre os pesquisadores. Dentre as tarefas de mineração de dados, a classificação de séries temporais tem sido amplamente explorada, de modo que estudos recentes, utilizando algoritmos de aprendizado não simbólicos, têm reportado resultados significativos, em termos da acurácia de classificação. No entanto, em aplicações que envolvem processos de auxílio à tomada de decisão, tais como diagnóstico médico, controle de produção industrial, sistemas de monitoração de segurança em aeronaves ou usinas de energia elétrica, é necessário possibilitar o entendimento do raciocínio utilizado no processo de classificação. A primitiva shapelet foi proposta na literatura como um descritor de características morfológicas locais para possibilitar melhor compreensão dos conceitos, devido a sua maior proximidade com a percepção humana na identificação de padrões em séries temporais. Contudo, a maioria dos trabalhos relacionados ao estudo dessa primitiva tem se dedicado ao desenvolvimento de abordagens mais eficientes em termos de tempo e de acurácia, desconsiderando a necessidade da inteligibilidade dos classificadores. Nesse contexto, neste trabalho foi proposto um método que utiliza a transformada shapelet para a construção de modelos simbólicos de classificação por meio de uma abordagem híbrida que combina a representação de árvore de decisão com o algoritmo vizinho mais próximo. Também, foram desenvolvidas estratégias para melhorar a qualidade de representação da transformada shapelet na utilização de classificadores simbólicos, como árvores de decisão. Para avaliar o desempenho dessas propostas, foi conduzida uma avaliação experimental que envolveu a comparação com os algoritmos considerados estado da arte usando conjuntos de dados amplamente estudados na literatura de classificação de séries temporais. Com base nos resultados e análises realizadas nesta tese, foi possível verificar que a melhoria do processo de identificação de shapelets possibilita a construção de classificadores inteligíveis e competitivos; e que métodos híbridos podem contribuir para prover uma representação simbólica dos modelos, com desempenho equivalente ou até mesmo superior aos métodos não simbólicos. Palavras-chave: mineração de dados. aprendizado de máquina. séries temporais. classificação. modelos simbólicos.Abstract: The large amount of stored data over time, such as time series, has motivated the development of new approaches based on data mining methods. In this context, a new research area has emerged over the last two decades, the time series data mining. In particular, the approaches based on machine learning techniques have shown large interest among researchers. Among the data mining tasks, the time series classification has been widely exploited. Recent studies using non-symbolic learning algorithms have reported significant results in terms of classification accuracy. However, in applications related to decision making process, such as medical diagnosis, industrial production control, security monitoring systems in aircraft and in power plants, it is necessary allow the understanding of the reasoning used in the classification process. To take this into account, the shapelet primitive has been proposed in the literature as a descriptor of local morphological characteristics, which is closer to human perception for patterns identification in time series. On the other hand, most of the existing work related to shapelets has been dedicated to the development of more effective approaches in terms of time and accuracy, disregarding the need for interpretability of the classifiers. In this work, we propose to build symbolic models for time series classification using the shapelet transformation. This method is based on a hybrid approach that merges the decision tree representation and the nearest neighbor algorithm. Also, we developed strategies to improve the representation quality of the shapelet transformation using feature selection algorithms. We performed an experimental evaluation to analyze the performance of our proposals in comparison to the algorithms considered state of the art using datasets widely studied in the literature of time series classification. Based on the results and analysis carried out in this thesis, we found that the improvement of shapelet representation allows the construction of interpretable and competitive classifiers. Moreover, we found that the hybrid methods can help to provide symbolic models with equivalent or even superior performance to non-symbolic methods. Keywords: data mining. machine learning. time series. classification. symbolic models

    Generating indicative-informative summaries with SumUM

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    We present and evaluate SumUM, a text summarization system that takes a raw technical text as input and produces an indicative informative summary. The indicative part of the summary identifies the topics of the document, and the informative part elaborates on some of these topics according to the reader's interest. SumUM motivates the topics, describes entities, and defines concepts. It is a first step for exploring the issue of dynamic summarization. This is accomplished through a process of shallow syntactic and semantic analysis, concept identification, and text regeneration. Our method was developed through the study of a corpus of abstracts written by professional abstractors. Relying on human judgment, we have evaluated indicativeness, informativeness, and text acceptability of the automatic summaries. The results thus far indicate good performance when compared with other summarization technologies
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