Optimierung kommerzieller Translation-Memory-Systeme durch Integration morphosyntaktischer Analyseverfahren

Seit Anfang der 90er Jahre zählen Translation Memorys zu den bedeutsamsten Werkzeugen im Bereich der computergestützten Übersetzung. Dennoch wird in den meisten auf dem Markt verfügbaren Translation-Memory-Systemen nur ein Vergleich der Zeichenketten zwischen einem neu zu übersetzenden Segment mit einem im Translation Memory gespeicherten ausgangssprachlichen Segment durchgeführt, um ähnliche Übersetzungseinheiten aufzufinden. Linguistische Übereinstimmungen bleiben häufig unberücksichtigt, sodass bedeutungsgleiche bzw. -ähnliche Segmente mit unterschiedlicher (morpho-)syntaktischer Struktur nicht oder nur mit einem geringeren Ähnlichkeitswert ausgegeben werden. In diesem Band wird die Optimierung eines kommerziellen Translation-Memory-Systems durch Hinzuschaltung eines morphosyntaktischen Analyseprogramms beschrieben. Der Fokus liegt dabei auf der Erläuterung des entwickelten Prototyps, bestehend aus der Beschreibung des erweiterten Algorithmus zur Identifikation der längsten gemeinsamen Teilzeichenketten zwischen zwei zu vergleichenden ausgangssprachlichen Segmenten sowie des selbst konzipierten, auf linguistischen Analysen beruhenden Proximitätsmaßes zur Ermittlung von Ähnlichkeitswerten, die das menschliche Ähnlichkeitsempfinden abbilden sollen. Die umfangreiche Evaluierung des entwickelten Systems demonstriert das Ausmaß der erreichten linguistischen Optimierung kommerzieller zeichenkettenbasierter Translation Memorys

Embedding mobile learning into everyday life settings

The increasing ubiquity of smartphones has changed the way we interact with information and acquire new knowledge. The prevalence of personal mobile devices in our everyday lives creates new opportunities for learning that exceed the narrow boundaries of a school’s classroom and provide the foundations for lifelong learning. Learning can now happen whenever and wherever we are; whether on the sofa at home, on the bus during our commute, or on a break at work. However, the flexibility offered by mobile learning also creates its challenges. Being able to learn anytime and anywhere does not necessarily result in learning uptake. Without the school environment’s controlled schedule and teacher guidance, the learners must actively initiate learning activities, keep up repetition schedules, and cope with learning in interruption-prone everyday environments. Both interruptions and infrequent repetition can harm the learning process and long-term memory retention. We argue that current mobile learning applications insufficiently support users in coping with these challenges. In this thesis, we explore how we can utilize the ubiquity of mobile devices to ensure frequent engagement with the content, focusing primarily on language learning and supporting users in dealing with learning breaks and interruptions. Following a user-centered design approach, we first analyzed mobile learning behavior in everyday settings. Based on our findings, we proposed concepts and designs, developed research prototypes, and evaluated them in laboratory and field evaluations with a specific focus on user experience. To better understand users’ learning behavior with mobile devices, we first characterized their interaction with mobile learning apps through a detailed survey and a diary study. Both methods confirmed the enormous diversity in usage situations and preferences. We observed that learning often happens unplanned, infrequently, among the company of friends or family, or while simultaneously performing secondary tasks such as watching TV or eating. The studies further uncovered a significant prevalence of interruptions in everyday settings that affected users’ learning behavior, often leading to suspension and termination of the learning activities. We derived design implications to support learning in diverse situations, particularly aimed at mitigating the adverse effects of multitasking and interruptions. The proposed strategies should help designers and developers create mobile learning applications that adapt to the opportunities and challenges of learning in everyday mobile settings. We explored four main challenges, emphasizing that (1) we need to consider that Learning in Everyday Settings is Diverse and Interruption-prone, (2) learning performance is affected by Irregular and Infrequent Practice Behavior, (3) we need to move From Static to Personalized Learning, and (4) that Interruptions and Long Learning Breaks can Negatively Affect Performance. To tackle these challenges, we propose to embed learning into everyday smartphone interactions, which could foster frequent engagement with – and implicitly personalize – learning content (according to users’ interests and skills). Further, we investigate how memory cues could be applied to support task resumption after interruptions in mobile learning. To confirm that our idea of embedding learning into everyday interactions can increase exposure, we developed an application integrating learning tasks into the smartphone authentication process. Since unlocking the smartphone is a frequently performed action without any other purpose, our subjects appreciated the idea of utilizing this process to perform quick and simple learning interactions. Evidence from a comparative user study showed that embedding learning tasks into the unlocking mechanism led to significantly more interactions with the learning content without impairing the learning quality. We further explored a method for embedding language comprehension assessment into users’ digital reading and listening activities. By applying physiological measurements as implicit input, we reliably detected unknown words during laboratory evaluations. Identifying such knowledge gaps could be used for the provision of in-situ support and to inform the generation of personalized language learning content tailored to users’ interests and proficiency levels. To investigate memory cueing as a concept to support task resumption after interruptions, we complemented a theoretical literature analysis of existing applications with two research probes implementing and evaluating promising design concepts. We showed that displaying memory cues when the user resumes the learning activity after an interruption improves their subjective user experience. A subsequent study presented an outlook on the generalizability of memory cues beyond the narrow use case of language learning. We observed that the helpfulness of memory cues for reflecting on prior learning is highly dependent on the design of the cues, particularly the granularity of the presented information. We consider interactive cues for specific memory reactivation (e.g., through multiple-choice questions) a promising scaffolding concept for connecting individual micro-learning sessions when learning in everyday settings. The tools and applications described in this thesis are a starting point for designing applications that support learning in everyday settings. We broaden the understanding of learning behavior and highlight the impact of interruptions in our busy everyday lives. While this thesis focuses mainly on language learning, the concepts and methods have the potential to be generalized to other domains, such as STEM learning. We reflect on the limitations of the presented concepts and outline future research perspectives that utilize the ubiquity of mobile devices to design mobile learning interactions for everyday settings.Die Allgegenwärtigkeit von Smartphones verändert die Art und Weise wie wir mit Informationen umgehen und Wissen erwerben. Die weite Verbreitung von mobilen Endgeräten in unserem täglichen Leben führt zu neuen Möglichkeiten des Lernens, welche über die engen Grenzen eines Klassenraumes hinausreichen und das Fundament für lebenslanges Lernen schaffen. Lernen kann nun zu jeder Zeit und an jedem Ort stattfinden: auf dem Sofa Zuhause, im Bus während des Pendelns oder in der Pause auf der Arbeit. Die Flexibilität des mobilen Lernens geht jedoch zeitgleich mit Herausforderungen einher. Ohne den kontrollierten Ablaufplan und die Unterstützung der Lehrpersonen im schulischen Umfeld sind die Lernenden selbst dafür verantwortlich, aktiv Lernsitzungen zu initiieren, Wiederholungszyklen einzuhalten und Lektionen in unterbrechungsanfälligen Alltagssituationen zu meistern. Sowohl Unterbrechungen als auch unregelmäßige Wiederholung von Inhalten können den Lernprozess behindern und der Langzeitspeicherung der Informationen schaden. Wir behaupten, dass aktuelle mobile Lernanwendungen die Nutzer*innen nur unzureichend in diesen Herausforderungen unterstützen. In dieser Arbeit erforschen wir, wie wir uns die Allgegenwärtigkeit mobiler Endgeräte zunutze machen können, um zu erreichen, dass Nutzer*innen regelmäßig mit den Lerninhalten interagieren. Wir fokussieren uns darauf, sie im Umgang mit Unterbrechungen und Lernpausen zu unterstützen. In einem nutzerzentrierten Designprozess analysieren wir zunächst das Lernverhalten auf mobilen Endgeräten in alltäglichen Situationen. Basierend auf den Erkenntnissen schlagen wir Konzepte und Designs vor, entwickeln Forschungsprototypen und werten diese in Labor- und Feldstudien mit Fokus auf User Experience (wörtl. “Nutzererfahrung”) aus. Um das Lernverhalten von Nutzer*innen mit mobilen Endgeräten besser zu verstehen, versuchen wir zuerst die Interaktionen mit mobilen Lernanwendungen durch eine detaillierte Umfrage und eine Tagebuchstudie zu charakterisieren. Beide Methoden bestätigen eine enorme Vielfalt von Nutzungssituationen und -präferenzen. Wir beobachten, dass Lernen oft ungeplant, unregelmäßig, im Beisein von Freunden oder Familie, oder während der Ausübung anderer Tätigkeiten, beispielsweise Fernsehen oder Essen, stattfindet. Die Studien decken zudem Unterbrechungen in Alltagssituationen auf, welche das Lernverhalten der Nutzer*innen beeinflussen und oft zum Aussetzen oder Beenden der Lernaktivität führen. Wir leiten Implikationen ab, um Lernen in vielfältigen Situationen zu unterstützen und besonders die negativen Einflüsse von Multitasking und Unterbrechungen abzuschwächen. Die vorgeschlagenen Strategien sollen Designer*innen und Entwickler*innen helfen, mobile Lernanwendungen zu erstellen, welche sich den Möglichkeiten und Herausforderungen von Lernen in Alltagssituationen anpassen. Wir haben vier zentrale Herausforderungen identifiziert: (1) Lernen in Alltagssituationen ist divers und anfällig für Unterbrechungen; (2) Die Lerneffizienz wird durch unregelmäßiges Wiederholungsverhalten beeinflusst; (3) Wir müssen von statischem zu personalisiertem Lernen übergehen; (4) Unterbrechungen und lange Lernpausen können dem Lernen schaden. Um diese Herausforderungen anzugehen, schlagen wir vor, Lernen in alltägliche Smartphoneinteraktionen einzubetten. Dies führt zu einer vermehrten Beschäftigung mit Lerninhalten und könnte zu einer impliziten Personalisierung von diesen anhand der Interessen und Fähigkeiten der Nutzer*innen beitragen. Zudem untersuchen wir, wie Memory Cues (wörtl. “Gedächtnishinweise”) genutzt werden können, um das Fortsetzen von Aufgaben nach Unterbrechungen im mobilen Lernen zu erleichtern. Um zu zeigen, dass unsere Idee des Einbettens von Lernaufgaben in alltägliche Interaktionen wirklich die Beschäftigung mit diesen erhöht, haben wir eine Anwendung entwickelt, welche Lernaufgaben in den Entsperrprozess von Smartphones integriert. Da die Authentifizierung auf dem Mobilgerät eine häufig durchgeführte Aktion ist, welche keinen weiteren Mehrwert bietet, begrüßten unsere Studienteilnehmenden die Idee, den Prozess für die Durchführung kurzer und einfacher Lerninteraktionen zu nutzen. Ergebnisse aus einer vergleichenden Nutzerstudie haben gezeigt, dass die Einbettung von Aufgaben in den Entsperrprozess zu signifikant mehr Interaktionen mit den Lerninhalten führt, ohne dass die Lernqualität beeinträchtigt wird. Wir haben außerdem eine Methode untersucht, welche die Messung von Sprachverständnis in die digitalen Lese- und Höraktivitäten der Nutzer*innen einbettet. Mittels physiologischer Messungen als implizite Eingabe können wir in Laborstudien zuverlässig unbekannte Wörter erkennen. Die Aufdeckung solcher Wissenslücken kann genutzt werden, um in-situ Untestützung bereitzustellen und um personalisierte Lerninhalte zu generieren, welche auf die Interessen und das Wissensniveau der Nutzer*innen zugeschnitten sind. Um Memory Cues als Konzept für die Unterstützung der Aufgabenfortsetzung nach Unterbrechungen zu untersuchen, haben wir eine theoretische Literaturanalyse von bestehenden Anwendungen um zwei Forschungsarbeiten erweitert, welche vielversprechende Designkonzepte umsetzen und evaluieren. Wir haben gezeigt, dass die Präsentation von Memory Cues die subjektive User Experience verbessert, wenn der Nutzer die Lernaktivität nach einer Unterbrechung fortsetzt. Eine Folgestudie stellt einen Ausblick auf die Generalisierbarkeit von Memory Cues dar, welcher über den Tellerrand des Anwendungsfalls Sprachenlernen hinausschaut. Wir haben beobachtet, dass der Nutzen von Memory Cues für das Reflektieren über gelernte Inhalte stark von dem Design der Cues abhängt, insbesondere von der Granularität der präsentierten Informationen. Wir schätzen interaktive Cues zur spezifischen Gedächtnisaktivierung (z.B. durch Mehrfachauswahlfragen) als einen vielversprechenden Unterstützungsansatz ein, welcher individuelle Mikrolerneinheiten im Alltag verknüpfen könnte. Die Werkzeuge und Anwendungen, die in dieser Arbeit beschrieben werden, sind ein Startpunkt für das Design von Anwendungen, welche das Lernen in Alltagssituationen unterstützen. Wir erweitern das Verständnis, welches wir von Lernverhalten im geschäftigen Alltagsleben haben und heben den Einfluss von Unterbrechungen in diesem hervor. Während sich diese Arbeit hauptsächlich auf das Lernen von Sprachen fokussiert, haben die vorgestellten Konzepte und Methoden das Potential auf andere Bereiche übertragen zu werden, beispielsweise das Lernen von MINT Themen. Wir reflektieren über die Grenzen der präsentierten Konzepte und skizzieren Perspektiven für zukünftige Forschungsarbeiten, welche sich die Allgegenwärtigkeit von mobilen Endgeräten zur Gestaltung von Lernanwendungen für den Alltag zunutze machen

EVALITA Evaluation of NLP and Speech Tools for Italian Proceedings of the Final Workshop

Editor of the proceedings of EVALITA 2016

From sequences to cognitive structures : neurocomputational mechanisms

Ph. D. Thesis.Understanding how the brain forms representations of structured information distributed in time is a challenging neuroscientific endeavour, necessitating computationally and neurobiologically informed study. Human neuroimaging evidence demonstrates engagement of a fronto-temporal network, including ventrolateral prefrontal cortex (vlPFC), during language comprehension. Corresponding regions are engaged when processing dependencies between word-like items in Artificial Grammar (AG) paradigms. However, the neurocomputations supporting dependency processing and sequential structure-building are poorly understood. This work aimed to clarify these processes in humans, integrating behavioural, electrophysiological and computational evidence. I devised a novel auditory AG task to assess simultaneous learning of dependencies between adjacent and non-adjacent items, incorporating learning aids including prosody, feedback, delineated sequence boundaries, staged pre-exposure, and variable intervening items. Behavioural data obtained in 50 healthy adults revealed strongly bimodal performance despite these cues. Notably, however, reaction times revealed sensitivity to the grammar even in low performers. Behavioural and intracranial electrode data was subsequently obtained in 12 neurosurgical patients performing this task. Despite chance behavioural performance, time- and time-frequency domain electrophysiological analysis revealed selective responsiveness to sequence grammaticality in regions including vlPFC. I developed a novel neurocomputational model (VS-BIND: “Vector-symbolic Sequencing of Binding INstantiating Dependencies”), triangulating evidence to clarify putative mechanisms in the fronto-temporal language network. I then undertook multivariate analyses on the AG task neural data, revealing responses compatible with the presence of ordinal codes in vlPFC, consistent with VS-BIND. I also developed a novel method of causal analysis on multivariate patterns, representational Granger causality, capable of detecting flow of distinct representations within the brain. This alluded to top-down transmission of syntactic predictions during the AG task, from vlPFC to auditory cortex, largely in the opposite direction to stimulus encodings, consistent with predictive coding accounts. It finally suggested roles for the temporoparietal junction and frontal operculum during grammaticality processing, congruent with prior literature. This work provides novel insights into the neurocomputational basis of cognitive structure-building, generating hypotheses for future study, and potentially contributing to AI and translational efforts.Wellcome Trust, European Research Counci

Brain Computations and Connectivity [2nd edition]

This is an open access title available under the terms of a CC BY-NC-ND 4.0 International licence. It is free to read on the Oxford Academic platform and offered as a free PDF download from OUP and selected open access locations. Brain Computations and Connectivity is about how the brain works. In order to understand this, it is essential to know what is computed by different brain systems; and how the computations are performed. The aim of this book is to elucidate what is computed in different brain systems; and to describe current biologically plausible computational approaches and models of how each of these brain systems computes. Understanding the brain in this way has enormous potential for understanding ourselves better in health and in disease. Potential applications of this understanding are to the treatment of the brain in disease; and to artificial intelligence which will benefit from knowledge of how the brain performs many of its extraordinarily impressive functions. This book is pioneering in taking this approach to brain function: to consider what is computed by many of our brain systems; and how it is computed, and updates by much new evidence including the connectivity of the human brain the earlier book: Rolls (2021) Brain Computations: What and How, Oxford University Press. Brain Computations and Connectivity will be of interest to all scientists interested in brain function and how the brain works, whether they are from neuroscience, or from medical sciences including neurology and psychiatry, or from the area of computational science including machine learning and artificial intelligence, or from areas such as theoretical physics

Learning Disabilities

Learning disabilities are a heterogeneous group of disorders characterized by failure to acquire, retrieve, and use information competently. These disorders have a multifactorial aetiology and are most common and severe in children, especially when comorbid with other chronic health conditions. This book provides current and comprehensive information about learning disorders, including information on neurobiology, assessment, clinical features, and treatment. Chapters cover such topics as historical research and hypotheses of learning disorders, neuropsychological assessment and counselling, characteristics of specific disorders such as autism and ADHD, evidence-based treatment strategies and assistive technologies, and much more