Polarity of opinions about a public person in Ecuador

The present investigation is the study of opinion miningtechniques, focused on obtaining information from a public figurein Ecuador, determining signs of polarity for your management ina positive, negative or neutral way, a result that will allow saidcharacter public to make decisions about their actions based on animage of service to the community. The extraction of opinions insocial networks and techniques based on Human LanguageTechnologies enabled the interpretation of polarized data byspecifying parameters of relevance to the resulting opinion focusedon decision making, processing that adapts to the newcommunication formats achieving the interpretation andassessment of opinion. Social networks was the platform for thecapture of texts by means of an API, which after the processing ofthe natural language obtained results of indications of thepopularity of the character

Generación automática de resúmenes abstractivos mono documento utilizando análisis semántico y del discurso

The web is a giant resource of data and information about security, health, education, and others, matters that have great utility for people, but to get a synthesis or abstract about one or many documents is an expensive labor, which with manual process might be impossible due to the huge amount of data. Abstract generation is a challenging task, due to that involves analysis and comprehension of the written text in non structural natural language dependent of a context and it must describe an events synthesis or knowledge in a simple form, becoming natural for any reader. There are diverse approaches to summarize. These categorized into extractive or abstractive. On abstractive technique, summaries are generated starting from selecting outstanding sentences on source text. Abstractive summaries are created by regenerating the content extracted from source text, through that phrases are reformulated by terms fusion, compression or suppression processes. In this manner, paraphrasing sentences are obtained or even sentences were not in the original text. This summarize type has a major probability to reach coherence and smoothness like one generated by human beings. The present work implements a method that allows to integrate syntactic, semantic (AMR annotator) and discursive (RST) information into a conceptual graph. This will be summarized through the use of a new measure of concept similarity on WordNet.To find the most relevant concepts we use PageRank, considering all discursive information given by the O”Donell method application. With the most important concepts and semantic roles information got from the PropBank, a natural language generation method was implemented with tool SimpleNLG. In this work we can appreciated the results of applying this method to the corpus of Document Understanding Conference 2002 and tested by Rouge metric, widely used in the automatic summarization task. Our method reaches a measure F1 of 24 % in Rouge-1 metric for the mono-document abstract generation task. This shows that using these techniques are workable and even more profitable and recommended configurations and useful tools for this task.Tesi

Detección de la unidad central en dos géneros y lenguajes diferentes: un estudio preliminar en portugués brasileño y euskera

The aim of this paper is to present the development of a rule-based automatic detector which determines the main idea or the most pertinent discourse unit in two different languages such as Basque and Brazilian Portuguese and in two distinct genres such as scientific abstracts and argumentative answers. The central unit (CU) may be of interest to understand texts regarding relational discourse structure and it can be applied to Natural Language Processing (NLP) tasks such as automatic summarization, question-answer systems or sentiment analysis. In the case of argumentative answer genre, the identification of CU is an essential step for an eventual implementation of an automatic evaluator for this genre. The theoretical background which underlies the paper is Mann and Thompson’s (1988) Rhetorical Structure Theory (RST), following discourse segmentation and CU annotation. Results show that the CUs in different languages and in different genres are detected automatically with similar results, although there is space for improvement.El objetivo de este trabajo es presentar las mejoras de un detector automático basado en reglas que determina la idea principal o unidad discursiva más pertinente de dos lenguas tan diferentes como el euskera y el portugués de Brasil y en dos géneros muy distintos como son los resúmenes de los artículos científicos y las respuestas argumentativas. La unidad central (CU, por sus siglas en inglés) puede ser de interés para entender los textos partiendo de la estructura discursiva relacional y poderlo aplicar en tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) tales como resumen automático, sistemas de pregunta-respuesta o análisis de sentimiento. En los textos de respuesta argumentativa, identificar la CU es un paso esencial para un evaluador automático de considere la estructura discursiva de dichos textos. El marco teórico en el que hemos desarrollado el trabajo es la Rhetorical Structure Theory (RST) de Mann y Thompson (1988), que parte de la segmentación discursiva y finaliza con la anotación de la unidad central. Los resultados demuestran que las unidades centrales en diferentes lenguas y géneros son detectadas con similares resultados automáticamente, aunque todavía hay espacio para mejora

Proof of Concept of Ontology-based Query Expansion on Financial Domain

Este trabajo presenta el uso de una ontología en el dominio financiero para la expansión de consultas con el fin de mejorar los resultados de un sistema de recuperación de información (RI) financiera. Este sistema está compuesto por una ontología y un índice de Lucene que permite recuperación de conceptos identificados mediante procesamiento de lenguaje natural. Se ha llevado a cabo una evaluación con un conjunto limitado de consultas y los resultados indican que la ambigüedad sigue siendo un problema al expandir la consulta. En ocasiones, la elección de las entidades adecuadas a la hora de expandir las consultas (filtrando por sector, empresa, etc.) permite resolver esa ambigüedad.This paper explains the application of ontologies in financial domains to a query expansion process. The final goal is to improve financial information retrieval effectiveness. The system is composed of an ontology and a Lucene index that stores and retrieves natural language concepts. An initial evaluation with a limited number of queries has been performed. Obtained results show that ambiguity remains a problem when expanding a query. The filtering of entities in the expansion process by selecting only companies or references to markets helps in the reduction of ambiguity.Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el proyecto Trendminer (EU FP7-ICT287863) , el proyecto Monnet (EU FP7-ICT 247176) y MA2VICMR (S2009/TIC-1542).Publicad

A classificación of Spanish pyschological verbs

The present paper is presented within the context of the research currently being carried out within the field of . Computational Lexicography at the University of Barcelona Linguistics Department - in collaboration with the University of Maryland Computer Science Department and provisionally called PIRAPIDES. The research deals with the study of verbal diathesis, subcategorization frames, S-grids and the definition of a typology of S-roles apt for the description of the argumental structure

Natural Language Generation: Revision of the State of the Art

El ser humano se comunica y expresa a través del lenguaje. Para conseguirlo, ha de desarrollar una serie de habilidades de alto nivel cognitivo cuya complejidad se pone de manifiesto en la tarea de automatizar el proceso, tanto cuando se trata de producir lenguaje como de interpretarlo. Cuando la acción comunicativa ocurre entre una persona y un ordenador y éste último es el destinatario de la acción, se emplean lenguajes computacionales que, como norma general, están sujetos a un conjunto de reglas fuertemente tipadas, acotadas y sin ambigüedad. Sin embargo, cuando el sentido de la comunicación es el contrario y la máquina ha de transmitir información a la persona, si el mensaje se quiere transmitir en lenguaje natural, el procedimiento para generarlo debe lidiar con la flexibilidad y la ambigüedad que lo caracterizan, dando lugar a una tarea de alto nivel de complejidad. Para que las máquinas sean capaces de manejar el lenguaje humano se hacen necesarias técnicas de Lingüística Computacional. Dentro de esta disciplina, el campo que se encarga de crear textos en lenguaje natural se denomina Generación de Lenguaje Natural (GLN). En este artículo se va a hacer un recorrido exhaustivo de este campo. Se describen las fases en las que se suelen descomponer los sistemas de GLN junto a las técnicas que se aplican y se analiza con detalle la situación actual de esta área de investigación y su problemática, así como los recursos más relevantes y las técnicas que se están empleando para evaluar la calidad de los sistemas.Language is one of the highest cognitive skills developed by human beings and, therefore, one of the most complex tasks to be faced from the computational perspective. Human-computer communication processes imply two different degrees of difficulty depending on the nature of that communication. If the language used is oriented towards the domain of the machine, there is no place for ambiguity since it is restricted by rules. However, when the communication is in terms of natural language, its flexibility and ambiguity becomes unavoidable. Computational Linguistic techniques are mandatory for machines when it comes to process human language. Among them, the area of Natural Language Generation aims to automatical development of techniques to produce human utterances, text and speech. This paper presents a deep survey of this research area taking into account different points of view about the theories, methodologies, architectures, techniques and evaluation approaches, thus providing a review of the current situation and possible future research in the field.Esta investigación ha sido financiada por la Generalitat Valenciana a través del proyecto DIIM2.0: Desarrollo de técnicas Inteligentes e Interactivas de Minería y generación de información sobre la web 2.0 (PROMETEOII/2014/001). Además, ha sido parcialmente financiada por la Comisión Europea a través del proyecto SAM (FP7-611312); por el Ministerio de Economía y Competitividad del Gobierno de España mediante los proyectos: “Análisis de Tendencias Mediante Técnicas de Opinión Semántica” (TIN2012-38536-C03-03) y ‘Técnicas de Deconstrucción en la Tecnología del Lenguaje Humano” (TIN2012-31224); y finalmente, por la Universidad de Alicante a través del proyecto “Explotación y tratamiento de la información disponible en Internet para la anotación y generación de textos adaptados al usuario” (GRE13-15)

Procesador automático de informes médicos

El acceso a la información y su intercambio es vital en el ámbito médico, tanto en la investigación como en la gestión hospitalaria. Gran parte de esta información está contenida en informes médicos escritos en lenguaje natural y, por tanto, no es fácilmente tratable por sistemas automáticos. Esta memoria describe el proyecto de fin de carrera "Procesador automático de informes médicos", cuya finalidad es la creación de un sistema de detección de conceptos y términos médicos, representados mediante SNOMED CT, una terminología clínica de referencia. Además, y previamente a dicha extracción de conceptos, se realizan tareas de corrección ortográfica, detección y desambiguación de acrónimos y detección de negaciones. Para la construcción de esta serie de fases, se han aplicado técnicas de procesamiento de lenguaje natural a informes médicos en castellano. Esto supone un reto, dado que la mayoría del trabajo realizado en este campo se ha realizado para lengua inglesa y los recursos para el español son bastante limitados. Todo esto se integra en una herramienta que sirve para procesar automáticamente informes médicos y generar una representación conceptual de su contenido, útil para la gestión de dichos informes en el ámbito clínico-sanitario. Adicionalmente, se han construido dos sistemas auxiliares para medir la eficacia de la aplicación que permiten etiquetar manualmente informes para construir un corpus de informes anotados y usar dicho corpus para evaluar los resultados del procesamiento automático. [ABSTRAC] Accessing to and exchanging information is vital in medical settings, be it in research or in healthcare management. Most of this information is contained in clinical reports written in natural language free text and, therefore, it cannot be easily processed by automatic systems.This document describes our final degree project, “Procesador autom´atico de infor- mes m´edicos”, and its objective, which is the creation of a medical concept extraction system that maps texts to SNOMED CT (a standard reference terminology). Moreover, to prepare the text for the concept detection, several other tasks are performed: spelling correction, acronym detection and disambiguation, and negation detection. In order to build the different parts of the application, we have applied natural language processing techniques to clinical reports in Spanish. This poses a challenge, given that most of the work done in this field deals with texts in English and theavailable resources are rather limited. The previously described tasks are implemented in a software that automatically process medical texts, generates a conceptual representation from their contents and serves as an example of a useful application to manage clinical reports in healthcare and research settings. Furthermore, we have built two auxiliary systems to measure the effectiveness of our tool, which allow to manually tag reports to build an annotated corpus and to use such corpus to evaluate the results of the automatic processing