Noise-robust Named Entity Understanding for Virtual Assistants

Named Entity Understanding (NEU) plays an essential role in interactions between users and voice assistants, since successfully identifying entities and correctly linking them to their standard forms is crucial to understanding the user's intent. NEU is a challenging task in voice assistants due to the ambiguous nature of natural language and because noise introduced by speech transcription and user errors occur frequently in spoken natural language queries. In this paper, we propose an architecture with novel features that jointly solves the recognition of named entities (a.k.a. Named Entity Recognition, or NER) and the resolution to their canonical forms (a.k.a. Entity Linking, or EL). We show that by combining NER and EL information in a joint reranking module, our proposed framework improves accuracy in both tasks. This improved performance and the features that enable it, also lead to better accuracy in downstream tasks, such as domain classification and semantic parsing.Comment: 9 page

Procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje de lenguas extranjeras: Abordaje metodológico desde la realización de una tarea lingüística

As technology spreads in educational contexts, it is possible to enhance teaching and learning processes. Thanks to Artificial Intelligence, Machine Learning, and specifically Natural Language Processing (NLP), a series of possibilities allow people to improve their language learning process - which the Common European Framework of Reference (CEFR) parameterizes in favor of action-oriented activities in which the language users perform communicative tasks. Therefore, in this article, we will try to analyze whether the development of an application that implements some characteristics of NLP and specifically Voice Recognition can present certain relationships between Natural Language Processing and foreign language acquisition within the framework of Task-Based Learning (TBL). It would foster the input process and improve the language learning curve in this approach through an event-oriented linguistic expression technique framed in a specific linguistic task: The narration of a soccer match in a foreign language. This App could represent a basis for a software development methodology to develop Serious Games for the TBL language teaching approach, which could greatly benefit from NLP.A medida que la tecnología se difunde en los contextos educativos, es posible mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje. Gracias a la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje de Máquinas y en concreto al Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL, o NLP en inglés), una serie de posibilidades permiten a las personas mejorar su proceso de aprendizaje de idiomas, que el Marco Común Europeo de Referencia (MCER) parametriza en favor de actividades orientadas a la acción en las que los usuarios del lenguaje realizan tareas comunicativas. Por lo tanto, en este artículo intentaremos analizar si el desarrollo de una aplicación que implemente algunas características de la PNL y específicamente el Reconocimiento de Voz puede presentar ciertas relaciones entre el Procesamiento del Lenguaje Natural y la adquisición de una lengua extranjera en el marco del Aprendizaje Basado en Tareas (TBL). . Esta posibilidad fomentaría el proceso de input y mejoraría la curva de aprendizaje de idiomas en este enfoque a través de una técnica de expresión lingüística orientada a eventos enmarcada en una actividad lingüística específica: la narración de un partido de fútbol en una lengua extranjera. Esta aplicación podría representar una base para una metodología de desarrollo de software que permita desarrollar juegos serios compatibles con el enfoque de enseñanza de idiomas TBL, que podría beneficiarse enormemente de la PNL