Enhancements onMultiword Extraction and Inclusion of Relevant SingleWords on LocalMaxs

The digital information available to us reproduces itself in an overwhelmingly rapid way. Following advances in Text Mining, this large amount of information can now be processed and understood more swiftly by people. For this purpose, the concept of extracting Relevant Expressions and Keywords from a text becomes an important task. This process consists in retrieving the most important ideas from a document or set of documents, which can be done using statistical and/or linguistic tools, being the first the focus of this work. In order to extract these terminologies using statistical methodologies, one must take advantage of patterns that indicate importance in a word/expression. Relevant Expressions tend to present some singularities, as the words therein, seem to have, for example, high values of cohesion between them, conveying importance. The LocalMaxs is an algorithm that uses this cohesion metric between words to capture meaningful Multi Word Expressions from a text, with an average Precision close to 70%, but it is not able to extract 1-grams (single words). This dissertation aims at improving the performance of this algorithm, as well as including the newly added Relevant Single Words, which is an important factor specially in languages where relevant compound nouns come in long words (i.e. German). These improvements must be made keeping language independence.A informação disponível em forma digital aumenta a uma velocidade estonteante, tornando difícil o seu processamento e acompanhamento. Utilizando técnicas de Text Mining, esta grande quantidade de informação pode ser lida e compreendida de forma mais expedita por Humanos. A extração de Expressões e Termos Relevantes é um processo crucial para a decomposição de um documento ou grupo de documentos, e consiste na recolha dos conceitos mais importantes dos mesmos. Este processo é realizado através da utilização de ferramentas estatísticas (focadas neste trabalho) e/ou linguísticas. Para extrair estas terminologias utilizando métodos estatísticos, têm que ser encontrados padrões que indiquem e apontem para a importância e relevância de uma palavra/ expressão. Expressões Relevantes apresentam várias características que as definem, sendo uma das quais a verificação de altos valores de coesão estatística entre as palavras que as compõem. O algoritmo LocalMaxs utiliza estes valores de coesão entre palavras para extraír Expressões Relevantes de um texto, com uma precisão de aproximadamente 70%. Não consegue, no entanto, extrair 1-gramas (palavras isoladas) Relevantes. Esta dissertação tem como objetivo melhorar a performance na extração de Expressões Relevantes do algoritmo LocalMaxs, bem como criar mecanismos que o permitam extrair 1-gramas relevantes. Estes melhoramentos devem manter o algoritmo independente da língua do texto em análise

Validação de termos de domínio por meio de uma base lexical-semântica difusa

A extração ou reconhecimento de termos pesquisa um corpus para prover uma lista de termos específicos de domínio a fim de ser usada em trabalhos mais avançados tais como a construção de terminologias e ontologias. Tanto medidas estatísticas quanto técnicas do Processamento da Linguagem Natural (PLN) têm sido investigadas para melhorar o desempenho na precisão das listas recuperadas. Não obstante, para manter a abrangência alta, as listas contêm falsos positivos. Para validar os candidatos como verdadeiros positivos, os termos têm de ser avaliados quer manualmente, quer automaticamente, por contraste com recursos externos, nomeadamente glossários específicos. Apresentamos uma série de experiências que mostram como uma base de conhecimento lexical pode melhorar o desempenho destes glossários de modo significativo. Partimos de uma lista de 50 candidatos a termos de domínio com precisão de 52%. Por meio da uma base lexical difusa, em que as palavras são agrupadas com um valor de associação semântica, achamos valores de corte para atingir percentagens de 100% tanto na precisão quanto na abrangência sobre a lista de partida, mantendo o valor da medida-F > 80%, com melhor resultado em 90%. Concluímos que, considerando que é necessário mais trabalho na pesquisa de limites e diferentes cenários, uma base lexical difusa pode melhorar o estado da arte das abordagens convencionais da extração automática de termos.Term extraction or recognition searches a given corpus to provide a list of domain specific terms for further use in more advanced tasks as in terminology and ontology building. Several statistical measures and Natural Language Processing techniques have been researched to improve precision of retrieved lists. However, to keep recall high, lists contain a number of false positives. To validate candidates as true positives in the domain, terms have to be manually evaluated or automatically checked against external resources such as specialized glossaries. Starting with a baseline of 50 candidate terms with 52% precision, we perform a series of experiments to show that a lexical knowledge base can significantly improve glossary performance. Furthermore, using a fuzzy lexical base, words clustered by a semantic association value, we research cutting points to reach 100% rates for either precision or recall for the baseline list, while keeping F-Measure > 80%, achieving 90% as best result. We conclude that, considering further research for limits and different case scenarios is also needed, a fuzzy lexical base can improve current state-of-the art approaches in automatic term extraction

IberSPEECH 2020: XI Jornadas en Tecnología del Habla and VII Iberian SLTech

IberSPEECH2020 is a two-day event, bringing together the best researchers and practitioners in speech and language technologies in Iberian languages to promote interaction and discussion. The organizing committee has planned a wide variety of scientific and social activities, including technical paper presentations, keynote lectures, presentation of projects, laboratories activities, recent PhD thesis, discussion panels, a round table, and awards to the best thesis and papers. The program of IberSPEECH2020 includes a total of 32 contributions that will be presented distributed among 5 oral sessions, a PhD session, and a projects session. To ensure the quality of all the contributions, each submitted paper was reviewed by three members of the scientific review committee. All the papers in the conference will be accessible through the International Speech Communication Association (ISCA) Online Archive. Paper selection was based on the scores and comments provided by the scientific review committee, which includes 73 researchers from different institutions (mainly from Spain and Portugal, but also from France, Germany, Brazil, Iran, Greece, Hungary, Czech Republic, Ucrania, Slovenia). Furthermore, it is confirmed to publish an extension of selected papers as a special issue of the Journal of Applied Sciences, “IberSPEECH 2020: Speech and Language Technologies for Iberian Languages”, published by MDPI with fully open access. In addition to regular paper sessions, the IberSPEECH2020 scientific program features the following activities: the ALBAYZIN evaluation challenge session.Red Española de Tecnologías del Habla. Universidad de Valladoli

Representación formal de mejores prácticas de IoT con base en los elementos del núcleo de la Esencia SEMAT

Internet de las Cosas (IoT) es una tecnología que consta de una serie de entidades interconectadas (objetos físicos inteligentes, servicios y sistemas de software) que trabajan de manera coordinada. Con ellas se busca simplificar y mejorar la eficiencia de los procesos buscando una mejor calidad de vida para las personas. En la literatura especializada se encontró que existen prácticas para desarrollar sistemas IoT que utilizan modelos monolíticos de Ingeniería de Software y que no son fáciles de implementar. Es necesario plantear una base común a través de una representación explícita que permita abarcar todas las problemáticas que puedan resultar al tratar de implementar estas prácticas. El objetivo de este proyecto es formalizar algunas de las mejores prácticas de IoT utilizando la extracción terminológica y teniendo como base de representación el núcleo de la Esencia de SEMAT (Software Engineering Method and Theory), el cual permite describir una base común liberando a las prácticas de las limitaciones de los métodos monolíticos. Esto permitirá a los equipos de implementación de sistemas IoT visualizar el progreso de las actividades independientemente de los métodos de trabajo, también permitirá compartir, adaptar, conectar y reproducir prácticas para crear nuevas formas de trabajo que ayudará a los desarrolladores a reutilizar sus conocimientos de forma sistemática y a los ejecutivos a dirigir programas y proyectos IoT con una mejor calidad que permitan reducir costos.Internet of Things (IoT) is a technology that consists of a series of interconnected entities (intelligent physical objects, services and software systems) that work in a coordinated manner. They seek to simplify and improve the efficiency of processes seeking a better quality of life for people. In the specialized literature, it was found that there are practices to develop IoT systems that use monolithic Software Engineering models and that are not easy to implement. It is necessary to establish a common base through a clean representation that allows covering all the problems that may result when trying to implement these practices. The objective of this project is to formalize some of the best practices of IoT using terminological extraction and having as a basis of representation the core of the Essence of SEMAT (Software Engineering Method and Theory) which allows to describe a common base freeing the practices of the limitations of monolithic methods. This will allow IoT system implementation teams to visualize the progress of activities regardless of work methods, it will also allow sharing, adapting, connecting and reproducing practices to create new ways of working that will help developers to systematically reuse their knowledge in a new way and executives to direct IoT programs and projects with better quality that reduce costs.MaestríaMagíster en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónTabla de Contenido Pág. Resumen....................................................................................................................................... 16 Abstract........................................................................................................................................ 17 Introducción ................................................................................................................................ 18 Capítulo I: Marco Teórico ......................................................................................................... 21 1.1. Internet de las Cosas (IoT)..................................................................................................... 21 1.1.1. Arquitectura IoT.................................................................................................................. 21 1.1.1.1. Capa de percepción.......................................................................................................... 21 1.1.1.2. Capa de red ...................................................................................................................... 21 1.1.1.3. Capa de aplicación ........................................................................................................... 22 1.1.2. Aplicaciones de IoT............................................................................................................ 22 1.2. Ingeniería de Software ........................................................................................................... 22 1.2.1. Núcleo de la Esencia de SEMAT........................................................................................ 22 1.2.1.1. Elementos del Núcleo de la Esencia de SEMAT............................................................. 23 1.3. Buenas Prácticas .................................................................................................................... 29 1.3.1. Nombramiento correcto de buenas prácticas...................................................................... 29 1.4. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).......................................................................... 31 1.4.1. Extracción Terminológica................................................................................................... 31 1.5. Revisión Sistemática de Literatura (RSL) ............................................................................. 33 1.6. Mapeo Sistemático de Literatura (MSL) ............................................................................... 33 1.7. Grupos focales ....................................................................................................................... 34 Capítulo II: Estado del Arte ...................................................................................................... 35 Capítulo III: Planteamiento del Problema y Objetivos........................................................... 38 3.1. Descripción del Problema ...................................................................................................... 38 7 3.2. Formulación del Problema..................................................................................................... 38 3.3. Justificación ........................................................................................................................... 39 3.4. Objetivos................................................................................................................................ 41 3.4.1. Objetivo General................................................................................................................. 41 3.4.2. Objetivos Específicos.......................................................................................................... 41 Capítulo IV: Metodología .......................................................................................................... 42 4.1. Revisión Sistemática de Literatura (RSL) ............................................................................. 42 4.1.1. Planeación........................................................................................................................... 42 4.1.1.1. Definición de las Preguntas de la Investigación .............................................................. 43 4.1.2. Búsqueda Primaria .............................................................................................................. 43 4.1.2.1. Especificación del Tipo de Búsqueda .............................................................................. 43 4.1.2.2. Selección de las Fuentes de Información......................................................................... 44 4.1.2.3. Definición de las Cadenas de Búsqueda .......................................................................... 44 4.1.3. Selección Preliminar........................................................................................................... 44 4.1.3.1. Eliminación de Documentos Irrelevantes........................................................................ 44 4.1.3.2. Eliminación de Documentos Duplicados......................................................................... 44 4.1.4. Selección............................................................................................................................. 45 4.1.4.1. Definición de criterios de inclusión ................................................................................. 45 4.1.4.2. Definición de criterios de exclusión ................................................................................ 45 4.1.5. Extracción de Datos............................................................................................................ 45 4.1.5.1. Definición de Criterios de Calidad .................................................................................. 45 4.1.5.2. Extracción de Datos de cada Documento ........................................................................ 45 4.1.6. Análisis ............................................................................................................................... 45 4.2. Relación de los Componentes de Mejores Prácticas en IoT con los elementos del núcleo de la Esencia ..................................................................................................................................... 45 8 4.2.1. Selección de algunas de las Mejores Prácticas en IoT........................................................ 46 4.2.2. Construcción del Vocabulario de Términos de IoT............................................................ 46 4.2.2.1. Mapeo Sistemático de Literatura (MSL) ......................................................................... 46 4.2.2.2. Construcción del Extractor Automático de Términos ..................................................... 48 4.2.2.3. Validación del Extractor Automático de Términos......................................................... 48 4.2.2.4. Extracción del Vocabulario con el Extractor Automático de Términos.......................... 49 4.2.3. Selección de los Nombres para Mejores Prácticas en IoT.................................................. 49 4.2.4. Tabulación de Componentes de Prácticas IoT con Elementos del Núcleo de la Esencia... 49 4.3. Modelado de Mejores Prácticas en IoT con el Núcleo de la Esencia .................................... 49 4.4. Validación de los Modelos de Mejores Prácticas en IoT....................................................... 51 4.4.1. Planeación del Grupo Focal................................................................................................ 51 4.4.2. Desarrollo del Grupo Focal................................................................................................. 52 4.4.3. Análisis de Datos y Reporte de Resultados ........................................................................ 53 Capítulo V: Desarrollo de la Tesis............................................................................................. 54 5.1. Revisión Sistemática de Literatura (RSL) en IoT.................................................................. 54 5.1.1. Conclusiones de la Revisión Sistemática de Literatura ...................................................... 55 5.2. Relación de los Componentes de Mejores Prácticas en IoT con los elementos del núcleo de la Esencia ...................................................................................................................................... 57 5.2.1. Selección de algunas de las Mejores Prácticas en IoT........................................................ 57 5.2.2. Construcción del Vocabulario de Términos de IoT............................................................ 58 5.2.2.1. Mapeo Sistemático de Literatura (MSL) ......................................................................... 59 5.2.2.2. Construcción del Extractor Automático de Términos ..................................................... 72 5.2.2.3. Validación del Extractor Automático de Términos......................................................... 88 5.2.2.4. Extracción del Vocabulario con el Extractor Automático de Términos.......................... 89 5.2.3. Selección de los Nombres para Mejores Prácticas en IoT.................................................. 89 9 5.2.4. Tabulación de Componentes de Prácticas IoT con el Núcleo de la Esencia ...................... 90 5.3. Modelado de Mejores Prácticas en IoT con el Núcleo de la Esencia .................................. 100 5.4. Validación de los Modelos de Mejores Prácticas en IoT..................................................... 110 5.4.1. Planeación del Grupo Focal.............................................................................................. 110 5.4.1.1. Definición del Objetivo.................................................................................................. 110 5.4.1.2. Identificación de los Participantes................................................................................. 111 5.4.1.3. Programación de la Reunión.......................................................................................... 111 5.4.1.4. Preparación de los Materiales del Grupo Focal ............................................................. 111 5.4.1.5. Enviar Recordatorio a los Participantes......................................................................... 112 5.4.2. Desarrollo del Grupo Focal............................................................................................... 112 5.4.2.1. Presentación de los Participantes................................................................................... 112 5.4.2.2. Grabación de la Reunión................................................................................................ 112 5.4.2.3. Entrega de Materiales .................................................................................................... 112 5.4.2.4. Presentación del Grupo Focal ........................................................................................ 113 5.4.2.5. Discusión y Evaluación de los Modelos........................................................................ 113 5.4.2.6. Finalización de la Reunión............................................................................................. 113 5.4.3. Análisis de Datos y Reporte de Resultados ...................................................................... 113 5.4.3.1. Resultados de Validación de la Práctica 1 ..................................................................... 113 5.4.3.2. Resultados de Validación de la Práctica 2 ..................................................................... 114 5.4.3.3. Resultados de Validación de la Práctica 3 ..................................................................... 114 5.4.3.4. Resultados de Validación de la Práctica 4 ..................................................................... 115 5.4.3.5. Resultados de Validación de la Práctica 5 ..................................................................... 115 5.4.3.6. Resultados de Validación de la Práctica 6 ..................................................................... 116 5.4.3.7. Resultados de Validación de la Práctica 7 ..................................................................... 116 10 5.4.3.8. Resultados de Validación de la Práctica 8 ..................................................................... 117 5.4.3.9. Resultados de Validación de la Práctica 9 ..................................................................... 117 5.4.3.10. Resultados de Validación de la Práctica 10 ................................................................. 118 5.4.3.11. Conclusiones de la Validación de los Modelos ........................................................... 118 Capítulo VI: Conclusiones y Trabajo Futuro ........................................................................ 120 6.1. Conclusiones........................................................................................................................ 120 6.2. Cumplimiento de Objetivos................................................................................................. 121 6.3. Trabajos Futuros .................................................................................................................. 124 Referencias ................................................................................................................................ 125 Anexos........................................................................................................................................ 15