FrameNet annotation for multimodal corpora: devising a methodology for the semantic representation of text-image interactions in audiovisual productions

Multimodal analyses have been growing in importance within several approaches to Cognitive Linguistics and applied fields such as Natural Language Understanding. Nonetheless fine-grained semantic representations of multimodal objects are still lacking, especially in terms of integrating areas such as Natural Language Processing and Computer Vision, which are key for the implementation of multimodality in Computational Linguistics. In this dissertation, we propose a methodology for extending FrameNet annotation to the multimodal domain, since FrameNet can provide fine-grained semantic representations, particularly with a database enriched by Qualia and other interframal and intraframal relations, as it is the case of FrameNet Brasil. To make FrameNet Brasil able to conduct multimodal analysis, we outlined the hypothesis that similarly to the way in which words in a sentence evoke frames and organize their elements in the syntactic locality accompanying them, visual elements in video shots may, also, evoke frames and organize their elements on the screen or work complementarily with the frame evocation patterns of the sentences narrated simultaneously to their appearance on screen, providing different profiling and perspective options for meaning construction. The corpus annotated for testing the hypothesis is composed of episodes of a Brazilian TV Travel Series critically acclaimed as an exemplar of good practices in audiovisual composition. The TV genre chosen also configures a novel experimental setting for research on integrated image and text comprehension, since, in this corpus, text is not a direct description of the image sequence but correlates with it indirectly in a myriad of ways. The dissertation also reports on an eye-tracker experiment conducted to validate the approach proposed to a text-oriented annotation. The experiment demonstrated that it is not possible to determine that text impacts gaze directly and was taken as a reinforcement to the approach of valorizing modes combination. Last, we present the Frame2 dataset, the product of the annotation task carried out for the corpus following both the methodology and guidelines proposed. The results achieved demonstrate that, at least for this TV genre but possibly also for others, a fine-grained semantic annotation tackling the diverse correlations that take place in a multimodal setting provides new perspective in multimodal comprehension modeling. Moreover, multimodal annotation also enriches the development of FrameNets, to the extent that correlations found between modalities can attest the modeling choices made by those building frame-based resources.Análises multimodais vêm crescendo em importância em várias abordagens da Linguística Cognitiva e em diversas áreas de aplicação, como o da Compreensão de Linguagem Natural. No entanto, há significativa carência de representações semânticas refinadas de objetos multimodais, especialmente em termos de integração de áreas como Processamento de Linguagem Natural e Visão Computacional, que são fundamentais para a implementação de multimodalidade no campo da Linguística Computacional. Nesta tese, propomos uma metodologia para estender o método de anotação da FrameNet ao domínio multimodal, uma vez que a FrameNet pode fornecer representações semânticas refinadas, particularmente com um banco de dados enriquecido por Qualia e outras relações interframe e intraframe, como é o caso do FrameNet Brasil. Para tornar a FrameNet Brasil capaz de realizar análises multimodais, delineamos a hipótese de que, assim como as palavras em uma frase evocam frames e organizam seus elementos na localidade sintática que os acompanha, os elementos visuais nos planos de vídeo também podem evocar frames e organizar seus elementos na tela ou trabalhar de forma complementar aos padrões de evocação de frames das sentenças narradas simultaneamente ao seu aparecimento na tela, proporcionando diferentes perfis e opções de perspectiva para a construção de sentido. O corpus anotado para testar a hipótese é composto por episódios de um programa televisivo de viagens brasileiro aclamado pela crítica como um exemplo de boas práticas em composição audiovisual. O gênero televisivo escolhido também configura um novo conjunto experimental para a pesquisa em imagem integrada e compreensão textual, uma vez que, neste corpus, o texto não é uma descrição direta da sequência de imagens, mas se correlaciona com ela indiretamente em uma miríade de formas diversa. A Tese também relata um experimento de rastreamento ocular realizado para validar a abordagem proposta para uma anotação orientada por texto. O experimento demonstrou que não é possível determinar que o texto impacta diretamente o direcionamento do olhar e foi tomado como um reforço para a abordagem de valorização da combinação de modos. Por fim, apresentamos o conjunto de dados Frame2, produto da tarefa de anotação realizada para o corpus seguindo a metodologia e as diretrizes propostas. Os resultados obtidos demonstram que, pelo menos para esse gênero de TV, mas possivelmente também para outros, uma anotação semântica refinada que aborde as diversas correlações que ocorrem em um ambiente multimodal oferece uma nova perspectiva na modelagem da compreensão multimodal. Além disso, a anotação multimodal também enriquece o desenvolvimento de FrameNets, na medida em que as correlações encontradas entre as modalidades podem atestar as escolhas de modelagem feitas por aqueles que criam recursos baseados em frames.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio

In Vivo Neuromechanics: Decoding Causal Motor Neuron Behavior with Resulting Musculoskeletal Function.

Human motor function emerges from the interaction between the neuromuscular and the musculoskeletal systems. Despite the knowledge of the mechanisms underlying neural and mechanical functions, there is no relevant understanding of the neuro-mechanical interplay in the neuro-musculo-skeletal system. This currently represents the major challenge to the understanding of human movement. We address this challenge by proposing a paradigm for investigating spinal motor neuron contribution to skeletal joint mechanical function in the intact human in vivo. We employ multi-muscle spatial sampling and deconvolution of high-density fiber electrical activity to decode accurate α-motor neuron discharges across five lumbosacral segments in the human spinal cord. We use complete α-motor neuron discharge series to drive forward subject-specific models of the musculoskeletal system in open-loop with no corrective feedback. We perform validation tests where mechanical moments are estimated with no knowledge of reference data over unseen conditions. This enables accurate blinded estimation of ankle function purely from motor neuron information. Remarkably, this enables observing causal associations between spinal motor neuron activity and joint moment control. We provide a new class of neural data-driven musculoskeletal modeling formulations for bridging between movement neural and mechanical levels in vivo with implications for understanding motor physiology, pathology, and recovery