A System for Natural Language Unmarked Clausal Transformations in Text-to-Text Applications

A system is proposed which separates clauses from complex sentences into simpler stand-alone sentences. This is useful as an initial step on raw text, where the resulting processed text may be fed into text-to-text applications such as Automatic Summarization, Question Answering, and Machine Translation, where complex sentences are difficult to process. Grammatical natural language transformations provide a possible method to simplify complex sentences to enhance the results of text-to-text applications. Using shallow parsing, this system improves the performance of existing systems to identify and separate marked and unmarked embedded clauses in complex sentence structure resulting in syntactically simplified source for further processing

Syntax-driven argument identification and multi-argument classification for semantic role labeling

Semantic role labeling is an important stage in systems for Natural Language Understanding. The basic problem is one of identifying who did what to whom for each predicate in a sentence. Thus labeling is a two-step process: identify constituent phrases that are arguments to a predicate, then label those arguments with appropriate thematic roles. Existing systems for semantic role labeling use machine learning methods to assign roles one-at-a-time to candidate arguments. There are several drawbacks to this general approach. First, more than one candidate can be assigned the same role, which is undesirable. Second, the search for each candidate argument is exponential with respect to the number of words in the sentence. Third, single-role assignment cannot take advantage of dependencies known to exist between semantic roles of predicate arguments, such as their relative juxtaposition. And fourth, execution times for existing algorithm are excessive, making them unsuitable for real-time use. This thesis seeks to obviate these problems by approaching semantic role labeling as a multi-argument classification process. It observes that the only valid arguments to a predicate are unembedded constituent phrases that do not overlap that predicate. Given that semantic role labeling occurs after parsing, this thesis proposes an algorithm that systematically traverses the parse tree when looking for arguments, thereby eliminating the vast majority of impossible candidates. Moreover, instead of assigning semantic roles one at a time, an algorithm is proposed to assign all labels simultaneously; leveraging dependencies between roles and eliminating the problem of duplicate assignment. Experimental results are provided as evidence to show that a combination of the proposed argument identification and multi-argument classification algorithms outperforms all existing systems that use the same syntactic information

ESQUEMAS DE VOTACIÓN BORDA APLICADOS AL ETIQUETADO DE ROLES SEMÁNTICOS

En este trabajo se ha estudiado la posibilidad de aplicar esquemas de votación Borda y Fuzzy-Borda para combinar sistemas de etiquetado de roles semánticos. Para seleccionar los roles semánticos propuestos por los expertos, hemos introducido dos medidas: la primera calcula el nivel de solape que existe entre las oraciones etiquetadas, mientras que la segunda agrega niveles de puntuación, de acuerdo a los verbos que se deben analizar.Robles, V. (2010). ESQUEMAS DE VOTACIÓN BORDA APLICADOS AL ETIQUETADO DE ROLES SEMÁNTICOS. http://hdl.handle.net/10251/14440Archivo delegad

Phrase Recognition by Filtering and Ranking with Perceptrons

We present a phrase recognition system based on perceptrons, and an online learning algorithm to train them together. The recognition strategy applies learning in two layers, first at word level, to filter words and form phrase candidates, second at phrase level, to rank phrases and select the optimal ones. We provide a global feedback rule which reflects the dependencies among perceptrons and allows to train them together online. Experimentation on Partial Parsing problems and Named Entity Extraction gives state-of-the-art results on the CoNLL public datasets. We also provide empirical evidence that training the functions together is clearly better than training them separately, as in the conventional approach.

Metodología orientada a la optimización automática de la calidad de los requisitos

Las fases iniciales en los proyectos software marcan su desarrollo y resultado final. Defectos provocados en las fases iniciales afectan considerablemente a la calidad y alteran las fechas de finalización. Las organizaciones internacionales se han hecho eco de este problema y se dedican gran cantidad de esfuerzos en investigación para mejorar la calidad en las primeras etapas del desarrollo. Con esta iniciativa surge la ingeniería de requisitos, disciplina encargada de proporcionar procesos de ingeniería en el desarrollo de especificaciones de requisitos necesarias para definir proyectos con cierta complejidad. Por ello han surgido numerosas guías y estándares para asegurar la calidad de los requisitos que componen las especificaciones, evitando así que posibles defectos en los requisitos provoquen errores en el desarrollo y en el producto final. Una de las mayores dificultades relacionadas con la calidad en las especificaciones de requisitos es su dependencia a las exigencias de los distintos proyectos, y a las restricciones impuestas por los distintos dominios. En esta tesis se presenta una metodología que permite incluir las restricciones impuestas mediante el procesamiento de corpus de requisitos clasificados en función de su calidad por expertos del proyecto y del dominio. El objetivo de la metodología es proporcionar métodos automáticos para la optimización de la calidad en los requisitos de ingeniería. Para ello se propone un proceso para desarrollar un clasificador que permita emular la estimación de la calidad que otorgaría el experto del dominio a un requisito, un sistema de asesoramiento automático para mejorar la calidad de requisitos defectuosos y un método para la generación automática de patrones sintáctico-semánticos, que puedan ser empleados como guía en la redacción de nuevos requisitos asegurando así una composición estructuralmente correcta. Con el fin de corroborar las propuestas de la investigación, se presentan casos de estudio mediante el tratamiento de un corpus de requisitos proporcionado por el Grupo de Trabajo de la organización INCOSE (International Council on Systems Engineering 2016) y se analizan los resultados obtenidos.Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología InformáticaPresidente: José Ambrosio Toval Álvarez.- Secretario: María Isabel Sánchez Segura.- Vocal: Susana Irene Díaz Rodrígue