La traducción automática dentro del contexto de una lengua minorizada. ¿Qué tipo de motor se adapta mejor al caso especial del gallego?

El present treball de fi de màster té com a objectiu avaluar la percepció d'adequació de tres tipus diferents de motors de traducció automàtica dins el context d'una llengua minoritzada. El treball parteix de l'anàlisi teòrica de la relació existent entre traducció automàtica i llengües minoritzades, centrant-se específicament en el parell d'idiomes avaluat, espanyol-gallec. Per realitzar aquesta avaluació, s'empra un disseny mixt amb tres mètodes diferents (BLEU, enquesta i anàlisi d'errors) per extreure dades quantitatives i qualitatives sobre un text de màrqueting de l'àmbit elèctric traduït amb un motor basat en regles, un motor estadístic i un motor neuronal. Un cop realitzada cada avaluació per separat, es triangulen els resultats per determinar quin motor proporciona millors resultats. Finalment, a partir de l'anàlisi de les dades, s'extreu una sèrie de conclusions que confirmen o refuten les hipòtesis de partida.El presente trabajo de fin de máster tiene como objetivo evaluar la percepción de adecuación de tres tipos diferentes de motores de traducción automática dentro del contexto de una lengua minorizada. El trabajo parte del análisis teórico de la relación existente entre traducción automática y lenguas minorizadas, centrándose específicamente en el par de idiomas evaluado, español-gallego. Para realizar dicha evaluación, se emplea un diseño mixto con tres métodos distintos (BLEU, encuesta y análisis de errores) para extraer datos cuantitativos y cualitativos sobre un texto de marketing del ámbito eléctrico traducido con un motor basado en reglas, un motor estadístico y un motor neuronal. Una vez realizada cada evaluación por separado, se triangulan los resultados para determinar qué motor proporciona mejores resultados. Finalmente, a partir del análisis de los datos, se extrae una serie de conclusiones que confirman o refutan las hipótesis de partida.The aim of this master's degree Dissertation is to assess the perception of adequacy of three different types of machine translation engines within the context of minoritized languages. The Dissertation is based on the theoretical analysis of the relationship between machine translation and minoritized languages, with special focus on the assessed pair of languages, Spanish-Galician. To perform this evaluation, a mixed design with three different metrics (BLEU, survey and error analysis) is used to extract quantitative and qualitative data about a marketing text from the electric field translated with a rule-based engine, a phrase-based engine and a neuronal engine. Once each evaluation is individually conducted, the results are triangulated to determine which engine provides the best results. Finally, based on the data analysis, a number of conclusions is extracted to confirm or refute the starting hypotheses

Named Entity Recognition y Topic Modeling: metodología y aplicaciones al procesamiento de texto

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es un campo de la computación que busca caracterizar automáticamente textos o discursos hablados a través de la identificación de patrones y ciertas características. Es un campo muy amplio, que agrupa tareas muy diversas: Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER), modelado de topics o temáticas (TM), reducción de las palabras a su lexema o identificación de su función gramatical, interpretación de los sentimientos del autor de un texto, conversión de un texto a discurso escrito o viceversa, etc. La idea de este proyecto es el desarrollo de una herramienta para etiquetado de entidades clave e identificación de la temática en un texto. Se emplea como corpus de documentos los archivos de subtitulado procedentes de la API de RTVE. En primer lugar, se realiza una revisión bibliográfica de la documentación de las tecnologías existentes en este ámbito, junto con la implementación de un sistema conjunto con una etapa de reconocimiento de entidades y otra de modelado de topics. Son evaluadas algunas alternativas para cada una de las etapas, de las cuáles finalmente se selecciona una tecnología que se integra en el sistema final (R y Java con Apache OpenNLP para NER, Python con NLTK y Gensim para TM). La calidad del sistema conjunto viene condicionada por la calidad de cada parte, que se evalúa por separado. En la parte de NER, los errores son cuantificables, y se emplean métricas matemáticas basadas en el caso de error o acierto (recall, precision, accuracy, specifity, F1 score). En la parte de TM, no existe un resultado único de solución ideal al que aproximarse, por lo que la evaluación requiere del empleo de herramientas matemáticas de aproximación, y por ello se exploran varias alternativas (perplejidad, coherencia). Se considera que el trabajo ha cumplido sus objetivos por haberse completado las fases de desarrollo y haberse obtenido resultados razonables en las medidas de evaluación, pero asimismo se plantean nuevas líneas abiertas de trabajo, con las que este proyecto podría desarrollarse más, y en el caso ideal, llegar a implementarse en las plataformas de RTVE, de donde se han obtenido los documentos empleados como base de los sistemas.Ingeniería de Sistemas Audiovisuale

Clasificación de artículos académicos sobre la pandemia de la COVID-19, a través de técnicas de minería de texto

Debido a la aparición del virus SARS-CoV-2, y a la enfermedad del COVID-19 que provoca este virus, la comunidad científica así como los distintos actores y organizaciones, han visto la necesidad de obtener información que pueda aportar conocimiento sobre cómo evoluciona esta enfermedad y enfrentar los distintos problemas que la misma ha traído a la población mundial. El estudio propone realizar la clasificación de artículos científicos mediante la aplicación de técnicas de Machine Learning, a través de mecanismos de representación semántica de palabras como es Word Embeddings y tecnologías basadas en redes neuronales, analizando los abstracts de artículos científicos disponibles en las fuentes de información como lo es LitCovid. El desarrollo del presente estudio está basado en la aplicación de la metodología CRISP-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) (Wirth, 2000), la cual describe un modelo de procesos jerárquico que consta de seis fases que describen de manera natural el ciclo de vida de un proyecto de minería de datos, y debido a que tanto la minería de datos como la de texto buscan obtener conocimiento sea de grandes volúmenes de datos y de grandes volúmenes de documentos de texto respectivamente, se adopta como base para el desarrollo del presente estudio esta metodología. Para lograr los objetivos propuestos se emplea la metodología adoptada y se evalúan los resultados de desempeño de aplicar dicha metodología y modelos propuestos. Los resultados obtenidos demuestran que al aplicar la metodología propuesta se obtuvieron resultados aceptables para la clasificación, dando como resultado, que, al emplear FastText como modelo de representación semántica, se consiguieron métricas de exactitud del 74%, en comparación con los modelos Word2Vec y Glove que alcanzaron el 72% y 65% respectivamente, siendo esta técnica una de las mejores opciones al momento de emplear modelos de representación semántica del texto.exactitud del 74%, en comparación con los modelos Word2Vec y Glove que alcanzaron el 72% y 65% respectivamente, siendo esta técnica una de las mejores opciones al momento de emplear modelos de representación semántica del texto.Magíster en Gestión Estratégica de Tecnologías de la InformaciónCuenc

Creación de un Framework para el tratamiento de corpus lingüísticos = Development of a Framework for corpus linguistic analysis

436 p.A pesar de los indudables avances en el software para el tratamiento de corpus lingüísticos en los últimos tiempos, ya sea por medio de procesamiento de corpus cada vez más grandes o inclusión de estadísticas más complejas, sigue sin tenerse en cuenta la usabilidad y el perfil no técnico del usuario final. La situación resulta más evidente cuando se trabaja con lenguas distintas del inglés y con combinaciones de lenguas, ya que la tipología y especificidad de las mismas incide en los requisitos del software, y por este motivo la disponibilidad de recursos es menor y de peor calidad. El estado de la cuestión revela que la creación de corpus lingüísticos bi-/multilingües paralelos o comparables, así como la incorporación de etiquetados lingüísticos en los frameworks para el tratamiento de corpus lingüísticos ya existentes, obliga al usuario a disponer de ciertos conocimientos de programación, o al menos a saber ejecutar programas con usabilidad reducida y/o scripts informáticos propios, para ajustar el corpus a los requisitos establecidos por el framework utilizado. Si no se dan estas condiciones, es indispensable contar con especialistas técnicos con habilidades en programación y NLP (por sus siglas en inglés Natural Language Processing). El objetivo de la tesis doctoral es, por tanto, el desarrollo de un software, denominado ACTRES Corpus Manager, que permita a los usuarios lingüistas construir sus propios corpus lingüísticos (monolingües, paralelos bi-/multilingües o comparables) con distintas capas de anotación (gramatical, semántica o retórica) y obtener datos lingüísticos y estadísticos sin necesidad sin necesidad de asistencia técnica en ningún punto del proceso e independientemente de las habilidades técnicas del usuario. La estrategia seleccionada para el desarrollo de ACTRES Corpus Manager es la creación de un framework accesible vía web formado por distintos componentes interconectados entre sí. Cada actividad necesaria para la creación de un corpus es asignada a cada uno de estos componentes, posibilitando su fácil modificación y reutilización. ACTRES Corpus Manager combina la utilización de recursos software de terceros, cuya eficiencia y validez haya sido demostrada (ej. The IMS Corpus Workbench, Treetagger, hunalign, etc.), junto con soluciones software propias en aquellos procesos que el estado de la cuestión ha relevado más inmaduros y/o complejos de integrar (etiquetador retórico, etiquetador semántico, etc.). Por último, señalar que la interfaz de consulta de ACTRES Corpus Manager se inspira en P-ACTRES 2.0 y permite la realización de consultas complejas asistidas, basadas en expresiones regulares, así como la extracción de las estadísticas habituales, sin necesidad de que el usuario disponga de conocimientos específicos de la sintaxis del lenguaje de consulta utilizad

Text Mining and Medicine: An approach to early detection of diseases

El futuro próximo de los servicios sanitarios vendrá marcado por el envejecimiento de la población y la cronicidad de las enfermedades. Junto a los cambios demográficos y sociales, se está produciendo un claro aumento de la frecuentación en los distintos servicios de atención primaria y especializada y, por supuesto, todo esto se traduce en un fuerte incremento del gasto sanitario. Todo este problemático contexto hace que las instituciones sanitarias se marquen como principales objetivos la priorización de la prevención, el control de los factores de riesgo y la detección precoz de enfermedades. Para apoyar la prevención primaria es muy importante que el profesional sanitario tenga todos los medios disponibles a su alcance para extraer conocimiento de su principal fuente de información que es la historia clínica informatizada del paciente. Así, el profesional sanitario debería disponer de herramientas que permitan conocer e interrelacionar eventos clínicos de interés, alertar sobre la aparición de futuros riesgos para la salud o pronosticar el posible desarrollo de una enfermedad. Sin embargo, el esfuerzo, tiempo y coste que supondría extraer este conocimiento de la simple lectura de los múltiples informes clínicos contenidos en la historia de un paciente (escritos en su mayoría en lenguaje natural), sería incalculable e imposible de asumir por la mayoría de los profesionales sanitarios en la clínica diaria. Hasta el momento, los sistemas de información existentes en la mayoría de instituciones sanitarias sólo han sido utilizados como sistemas de almacenaje de información, es decir sistemas que recopilan y almacenan toda la información asistencial generada en la interacción médico-paciente, pero todavía no se ha dado el paso de convertir estos grandes “almacenes de información” en “fuentes de conocimiento” que aporten valor para facilitar y apoyar la toma de decisiones clínicas. Sin embargo, el reto de automatizar este proceso, transformar almacenes de información en fuentes de conocimiento, no es una tarea trivial. Se estima que en un complejo hospitalario regional se pueden generar al año más de 3 millones de documentos clínicos, el 80% de esta documentación clínica contiene información no estructurada, una de la más destacable es la información textual. Hasta ahora la información clínica textual ha sido prácticamente ignorada por la mayoría de las instituciones sanitarias debido a la gran complejidad en su explotación para generar valor de su contenido. La principal fuente de conocimiento contenida en la historia clínica electrónica, que es la narrativa clínica textual, es en la práctica altamente desaprovechada. A la dificultad de las organizaciones sanitarias para obtener valor del texto, con las herramientas de análisis hasta ahora utilizadas, se suman las peculiares características que posee la terminología clínica donde prima: una alta ambigüedad y complejidad del vocabulario, la narrativa textual libre, una escasa normalización terminológica y un uso excesivo de acrónimos y negaciones. En este complejo marco y ante la creciente necesidad de adquirir conocimiento para apoyar el proceso de prevención y toma de decisiones clínicas, se hace imprescindible el uso de Sistemas Inteligentes que ayuden a extraer el valor encerrado en el contenido textual de los múltiples documentos que integran la historia clínica electrónica. Pero a pesar de esta acuciante necesidad, actualmente existen muy pocos sistemas reales que extraigan conocimiento del texto clínico para facilitar el trabajo diario al profesional sanitario en tareas arduas y complejas como la detección de factores de riesgo o la predicción diagnóstica. En la actualidad, para abordar la problemática de extraer valor del texto clínico, en el entorno de la medicina computacional, disponemos de las técnicas avanzadas que nos proporciona la disciplina de la Minería de Textos (MT). Esta disciplina puede definirse como un área orientada a la identificación y extracción de nuevo conocimiento adquirido a partir de información textual, es un campo multidisciplinar que puede integrar técnicas de otras disciplinas como el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) o Aprendizaje Automático (AA). En este sentido, abordamos esta tesis doctoral con un análisis exhaustivo y pormenorizado del estado del arte sobre la disciplina de la MT en el ámbito de la Medicina, recogiendo los métodos, técnicas, tareas, recursos y tendencias más destacadas en la literatura. De esta amplia revisión se detecta que en la práctica los sistemas existentes para apoyar el proceso de toma de decisiones clínicas basados en información clínica textual son escasos y generalmente resuelven una única tarea principal centrándose en un área específica de conocimiento y siendo desarrollados para dominios muy específicos difícilmente reproducibles en otros entornos. Ante las problemáticas observadas en los sistemas de MT existentes y las necesidades de las instituciones sanitarias, se propone la creación de un novedoso sistema, denominado MiNerDoc, que permita apoyar la toma de decisiones clínicas en base a una combinación de técnicas de la disciplina de la MT, junto con el enriquecimiento terminológico y semántico proporcionado por la herramienta MetaMap y el metathesaurus UMLS, recursos que aportan características esenciales en el dominio médico. MiNerDoc permite, entre otras funcionalidades, detectar factores de riesgo o eventos clínicos de interés e inferir automáticamente códigos normalizados de diagnósticos tomando como fuente exclusiva la información textual contenida en informes clínicos, en definitiva, permite llevar a cabo tareas complejas que facilitan y apoyan la labor del profesional sanitario en la prevención primaria y la toma de decisiones clínicas. El sistema de MT propuesto ha sido evaluado en base a un amplio análisis experimental, los resultados demostraron la efectividad y viabilidad del sistema propuesto y verificaron el prometedor rendimiento de MiNerDoc en las dos tareas evaluadas, reconocimiento de entidades médicas y clasificación diagnóstica multietiqueta.The near future of health services will be marked by the ageing of the population and the chronicity of diseases. Together with the demographic and social changes, there is a clear increase in the number of people attending both primary and specialized care services, and, of course, all this produces a sharp increase in healthcare expenditure. All this context makes health institutions to set a series of main objectives: prioritization of prevention, control of risk factors and early detection of diseases. To support primary prevention, it is important that health professionals have all the available means at their disposal to extract knowledge from main sources of information, that is, the patient’s electronic health records. Thus, health professionals should have tools that allow them to know and interrelate clinical events of interest, receive alerts about upcoming health risks or predict the development of a disease. However, the effort, time and cost required to extract this knowledge by just reading of the multiple clinical reports belonging to a patient's history (mostly written in natural language), are incalculable and hardly affordable for most health professionals in the daily clinic practice. Until now, the existing information systems in most health institutions have only been used as information storage systems, that is, systems that collect and store any healthcare information generated in the practitioner-patient interaction. By now, the step of transforming such raw data into useful "knowledge" that eases and supports the final clinical decision-making process has not been applied yet. Nevertheless, such challenge of transforming raw data into knowledge is not trivial. It is estimated that in a regional hospital more than 3 million clinical documents can be generated per year, 80% of them contain unstructured or textual information. Up to now, textual clinical information has been practically ignored by most health institutions mainly due to the arduous process required to take advantage of the content of such vast amount of data. Thus, the main source of knowledge contained in the electronic medical records, which is in textual clinical narrative, is practically untapped. Additionally to the difficulty of the health organizations to obtain value from the text by using traditional tools, the peculiar characteristics of the clinical terminology is an added problem: high ambiguity and complexity of the vocabulary, free textual narrative, a poor terminological standardization and an overuse of acronyms and negations. In this complex framework and in view of the growing need to acquire knowledge to support the decision-making process, it is essential to use Intelligent Systems that help to extract the value from textual documents. Currently, there are very few real systems able to extract knowledge from clinical texts and to really ease the daily work of healthcare professionals in complex tasks such as risk factor detection or diagnostic prediction. In recent years, to face these problems up, there are a number of advanced techniques provided by the Text Mining (TM) discipline. TM might be defined as an area focused on the identification and extraction of new knowledge from textual information, and it is seen as a multidisciplinary field gathering techniques from other disciplines such as Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML). In this sense, this doctoral Thesis first provides an exhaustive and detailed analysis of the state-of-the-art on the TM discipline in Medicine. This analysis includes the most outstanding methods, techniques, tasks, resources and trends in the field. As a result, this review revealed that the existing systems to support the clinical decision-making process by applying a textual clinical information are scarce, and they generally perform a single task on a specific area of knowledge and for very specific domains hardly applied to problems on different environments. In this regard, this Thesis proposes the development of a new system, called MiNerDoc, to support clinical decision-making by applying a combination of techniques from the TM discipline, along with the terminological and semantic enrichment provided by the MetaMap tool and the UMLS metathesaurus. MiNerDoc allows, among other functionalities, the detection of risk factors or clinical events of interest and automatic inference of standardized diagnostic codes based on the textual information included in clinical reports. The proposed TM system has been evaluated based on an extensive experimental study and the results have demonstrated the effectiveness and viability of such system in two tasks, recognition of medical entities and multi-label diagnostic classification

Hybrid call sentiment analysis systems

Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informática, Facultad de Informática UCM, Departamento de Sistemas Informáticos y Computación, Curso 2020/2021.A lo largo de los últimos años ha existido un incremento considerable en comunicaciones y operaciones llevadas a cabo en la red. Las Redes Sociales (RRSS) y el comercio electrónico han visto crecer su influencia en nuestro entorno de manera exponencial, generándose una ingente cantidad de datos sobre las preferencias de cada usuario. Los vídeos, audios, imágenes y textos que compartimos pueden ser analizados con detalle para extraer información sobre nuestros gustos. Esos sentimientos tienen un gran potencial dentro del comercio, debido al feedback que es transmitido por las opiniones de los usuarios en múltiples plataformas, que son procesadas por tecnologías basadas en análisis de la información: Machine Learning y Deep Learning, cuyo origen es la Inteligencia Artificial. Aplicando estas técnicas al marketing y al comercio online se puede obtener una gran cantidad de valor, algo que conocen bien la mayoría de empresas en la actualidad, que hacen uso de las RRSS y de estudios de mercado con Big Data para ofrecer una experiencia más cercana y personalizada para sus clientes. También existen otras aplicaciones que ofrecen infinidad de posibilidades en campos como la medicina, psicología o sociología. Dos campos, que en cierto modo comparten objetivo aunque sus análisis se centran en medios diferentes, son el Reconocimiento de Emociones en Audio y el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). Estas tecnologías tienen como objetivo analizar y estimar el connotación subjetiva que alguien plasma en audio y texto con la mayor precisión posible. Dividiendo este proyecto en dichas partes, se han diseñado una serie de experimentos con el fin de estudiar y analizar los sentimientos en audio y el texto extraído gracias a una herramienta de transcripción. Junto a estas aplicaciones, otra herramienta estudiada y desarrollada es la de Speaker Diarization o separación de interlocutores. Este es el proceso que particiona un audio de entrada en segmentos homogéneos, según la actividad de los hablantes. La conjunción de los sistemas desarrollados nos llevaría a un análisis completo de un audio original, ofreciéndonos más detalles sobre el sentimiento y las emociones reflejadas en el mismo.Over the last few years, there has been a considerable increase in communications and operations carried out through the Internet. Social media and electronic marketing increased their influence in our society exponentially, creating a huge amount of data about our preferences. Videos, audios, images and texts we share online can be analized to extract that kind of information. That sentiment analysis have great potential in the marketing world due to the feedback sent by users in multiple platforms, which is processed by technologies based on data analysis like Machine Learning and Deep Learning. We can use these techniques in online marketing to obtain great valued information, something that companies already know and apply on social media and market studies with the purpose of giving a close experience to the user. There are also some other applications that could offer lots of possibilities in areas like medicine, psychology and sociology. Speech Emotion Recognition and Natural Language Processing are two of these technique families that look for sentiment and emotion on data, but they work on different media. These technologies’ goal is to estimate the subjective connotation inside a speech or a document. Dividing this project into to separated parts, we have designed a set of experiments to study and analize sentiment on audio and the text that is possible to extract from it with a transcription tool. Along with this systems, other tool that has been studied and developed is Speaker Diarization. Speaker Diarization is the process of partitioning an input audio stream into homogeneous segments according to the speaker identity. The conjunction of all the systems developed would make a complete analysis of the original audio, offering more details about the emotions expressed that a single appreciation could ignore.Depto. de Sistemas Informáticos y ComputaciónFac. de InformáticaTRUEunpu

El Espacio de Coordinación de Centro (ECC) del Campus Virtual (CV) como plataforma para la orientación, el asesoramiento y la tutorización de estudiantes

Daremos cuenta de lo planificado en el Proyecto de Innovación y Mejora de la Calidad Docente: “Tutorías, asesoramiento y orientación de los estudiantes mediante el Espacio de Coordinación de Centro (ECC) del Campus Virtual (CV) de la Universidad Complutense de Madrid (UCM)” y desarrollaremos brevemente lo realizado en tal ámbito con los 54 estudiantes matriculados, en el curso académico 2005-06, en la segunda especialidad en “Orientación y consejería al niño, adolescente y psicoterapia familiar” desarrollado en la Facultad de Psicología, Relaciones Industriales y Ciencias de la Comunicación de la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa en el Perú

WICC 2017 : XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2017), realizado en el Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), el 27 y 28 de abril de 2017.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI