Automatic natural language generation applied to alternative and augmentative communication for online video content services using SimpleNLG for Spanish

We present our work to build the Spanish version of SimpleNLG by adapting it and creating new code to satisfy the Spanish linguistic requirements. Not only have we developed this version but also we have achieved a library that only needs the main words as input and it is able to conduct the generation process on its own. The adaptation of the library uses aLexiS, a complete and reliable lexicon with morphology that we created. On the other hand, our enhanced version uses Elsa created from the pictogram domain, which also contains syntactic and semantic information needed to conduct the generation process automatically. Both the adaptation and its enhanced version may be useful integrated in several applications as well as web applications, bringing them natural language generation functionalities. We provide a use case of the system focused on Augmentative and Alternative Communication and online video content services.Xunta de Galicia | Ref. GRC2014/046Xunta de Galicia | Ref. ED341D R2016/012Ministerio de Economía, Industria y Competitividad | Ref. TEC2016-76465-C2-2-

The Role of Graduality for Referring Expression Generation in Visual Scenes

International audienceReferring Expression Generation (reg) algorithms, a core component of systems that generate text from non-linguistic data, seek to identify domain objects using natural language descriptions. While reg has often been applied to visual domains, very few approaches deal with the problem of fuzziness and gradation. This paper discusses these problems and how they can be accommodated to achieve a more realistic view of the task of referring to objects in visual scenes

The role of graduality for referring expression generation in visual scenes

Referring Expression Generation (reg) algorithms, a core component of systems that generate text from non-linguistic data, seek to identify domain objects using natural language descriptions. While reg has often been applied to visual domains, very few approaches deal with the problem of fuzziness and gradation. This paper discusses these problems and how they can be accommodated to achieve a more realistic view of the task of referring to objects in visual scenes.peer-reviewe

A Knowledge Multidimensional Representation Model for Automatic Text Analysis and Generation: Applications for Cultural Heritage

Knowledge is information that has been contextualized in a certain domain, where it can be used and applied. Natural Language provides a most direct way to transfer knowledge at different levels of conceptual density. The opportunity provided by the evolution of the technologies of Natural Language Processing is thus of making more fluid and universal the process of knowledge transfer. Indeed, unfolding domain knowledge is one way to bring to larger audiences contents that would be otherwise restricted to specialists. This has been done so far in a totally manual way through the skills of divulgators and popular science writers. Technology provides now a way to make this transfer both less expensive and more widespread. Extracting knowledge and then generating from it suitably communicable text in natural language are the two related subtasks that need be fulfilled in order to attain the general goal. To this aim, two fields from information technology have achieved the needed maturity and can therefore be effectively combined. In fact, on the one hand Information Extraction and Retrieval (IER) can extract knowledge from texts and map it into a neutral, abstract form, hence liberating it from the stylistic constraints into which it was originated. From there, Natural Language Generation can take charge, by regenerating automatically, or semi-automatically, the extracted knowledge into texts targeting new communities. This doctoral thesis provides a contribution to making substantial this combination through the definition and implementation of a novel multidimensional model for the representation of conceptual knowledge and of a workflow that can produce strongly customized textual descriptions. By exploiting techniques for the generation of paraphrases and by profiling target users, applications and domains, a target-driven approach is proposed to automatically generate multiple texts from the same information core. An extended case study is described to demonstrate the effectiveness of the proposed model and approach in the Cultural Heritage application domain, so as to compare and position this contribution within the current state of the art and to outline future directions

Fiabilité en fatigue des aubes des turbines hydrauliques dans un contexte imprécis

La fiabilité des turbines hydroélectriques est une fonction complexe qui depend principalement des propriétés mécaniques des matériaux et des cycles de chargement. Ces propriétés intrinsèques aux matériaux sont affectées par le vieillissement et par les conditions d’exploitation. Par conséquent, leurs valeurs originales considérées lors de la conception des turbines hydrauliques ne peuvent être utilisées le long de la vie utile de ces équipements et d’où le recours aux avis des experts pour leurs mises à jour. Dans ces cas, les experts peuvent se baser sur les théories probabilistes ou sur les théories de probabilité imprécises, pour formuler leurs avis et mettre à jour ces propriétés mécaniques. Dans l’article # 1, on analyse comment ces théories affectent le calcul de la fiabilité en fatigue, pour un modèle utilisant l'approche FORM (First Order Reliability Method) et ayant un état limite défini par le diagramme de Kitagawa-Takahashi. Dans cette contribution nous avons proposé une approche pour étendre le calcul de fiabilité sur des variables exprimées selon la théorie des probabilités imprécises. Nous avons aussi identifié que les données élicitées selon des distributions bornées, limitent la précision du modèle. Pour contourner cette limitation, une approche qui imite les distributions non-bornées et respectant le comportement physique des variables a été suggérée. L’article conclut que les théories de modélisation des avis des experts sont équivalentes et que la priorité devrait être accordée aux avis formulés selon des distributions non bornées. Pour formuler leurs avis, les experts suivent généralement des techniques appropriées et accoutumés aux sujets étudiés. Les exemples des techniques d’élicitation proposées dans la littérature contrôlent et encadrent souvent les avis d'experts, en les orientant vers un consensus ou vers un choix spécifique. Autrement, en absence de ces encadrements les experts formulent leurs opinions selon leurs propres connaissances et selon leur compréhension du sujet, ce qui peut mener dans certains cas à des avis disjoints ou totalement opposés. Une situation qui sera d’autant plus compliquée lorsque les experts sont invités à prédire des données qui ne possèdent pas des valeurs de référence. Dans le cadre de l’article #3, nous avons exploré quelques catégories des techniques d’élicitation, avec et sans support. Les résultats obtenus montrent que pour les domaines où les données à éliciter ont un riche historique, une technique d’élicitation avec support sera recommandée dans le but de limiter la variation entre les avis des experts. Finalement, pour les systèmes multi-variables, nous pouvons nous retrouver avec plusieurs experts pour l’élicitation de chacune des entrées du système. Dans cette situation, on se demande quelle est la meilleure façon de combiner ces données : Faut-t-il les combiner avant leur propagation dans le modèle étudié ou bien les combiner après avoir propagé chaque opinion séparément dans le modèle? Dans l’article #2, nous avons exploré certains paramètres pouvant affecter la différence entre ces deux modes d'agrégation. Dans ce sens nous avons proposé une métrique δ pour la quantification de la divergence entre les opinions des experts. Nous avons également suggéré l'utilisation de la moyenne des fonctions de répartition comme règle d'agrégation. En effet cette moyenne semble appropriée pour la combinaison des opinions exprimées selon les distributions probabilistes ou exprimées selon les distributions non probabilistes. Aussi l’adoption de cette règle d’agrégation permet d'éviter les limitations rencontrées avec l’approche FORM, lorsque les opinions des experts sont exprimées selon des distributions bornées (article #1)(Berdai, Tahan et Gagnon, 2016). Les résultats de cette étude montrent que pour le modèle de fiabilité étudié, la difference entre les deux modes d'agrégation devient significative seulement lorsque le point d’exploitation est dans la région sûre, proche de l’état limite du modèle de propagation

Bertsobot: gizaki-robot arteko komunikazio eta elkarrekintzarako portaerak

216 p.Bertsobot: Robot-Portaerak Gizaki-Robot Arteko Komunikazio eta ElkarrekintzanBertsotan aritzeko gaitasuna erakutsiko duen robot autonomoa garatzeada gure ikerketa-lanaren helburu behinena. Bere egitekoa, bertsoa osatzekoinstrukzioak ahoz jaso, hauek prozesatu eta ahalik eta bertsorik egokienaosatu eta kantatzea litzateke, bertsolarien oholtza gaineko adierazkortasunmaila erakutsiz gorputzarekin. Robot-bertsolariak, gizaki eta roboten artekoelkarrekintza eta komunikazioan aurrera egiteko modua jarri nahi luke, lengoaianaturala erabiliz robot-gizaki arteko bi noranzkoko komunikazioan