Generación de sistemas basados en reglas mediante programación genética

El objetivo fundamental de esta tesis de fin de máster es la construcción de un algoritmo de generación automática de sistemas basados en reglas mediante técnicas evolutivas, y su aplicación a la resolución del problema de detección de lesiones de rodilla a partir de curvas isocinéticas. Se presentan dos técnicas diferentes de generación de sistemas basados en reglas a través de programación genética guiada por gramáticas: la primera genera directamente sistemas basados en reglas y la segunda genera indirectamente sistemas basados en reglas difusas representados a través de redes de neuronas difusas. Se introduce un sistema de codificación de individuos específico de cada técnica, una gramática libre de contexto que permite la generación de individuos sujetos a dicha codificación y un método de evaluación de individuos especializado para el problema de detección de lesiones de rodilla. Asimismo, se presenta un nuevo método de análisis de series temporales de longitud variable que permite convertir una curva isocinética en un vector de dimensión finita, procesable por los generadores automáticos de sistemas basados en reglas. La aplicación de las técnicas desarrolladas en esta tesis permite la construcción de sistemas basados en reglas y sistemas basados en reglas difusas, a partir de un conjunto de datos de entrenamiento pertenecientes a un dominio de aplicación cualquiera. Estas técnicas permiten la generación de bases de conocimiento de forma automática reduciendo el coste asociado a los métodos tradicionales de educción de conocimientos, los cuales son altamente dependientes del experto del dominio. Los resultados de investigación presentados en este trabajo suponen un avance dentro del área relacionada con la construcción de sistemas inteligentes robustos: sistemas capaces de adaptarse a diferentes dominios o a los cambios que se puedan producir, facilitando el proceso de mantenimiento y actualización constante de una base de conocimiento

Evaluación de estrategias de razonamiento para sistemas basados en reglas

La enseñanza de sistemas basados en el conocimiento es aconsejable acompañarla de prácticas en la que los estudiantes implementen algún sistema basado en reglas (rule based systems, RBS). En este artículo proponemos el uso de juegos de tablero como un escenario de aplicación pequeño pero realista y motivante para el alumno. En particular, describimos los ejercicios que hemos pedido a nuestros estudiantes y el software que hemos desarrollado para facilitar su desarrollo.Financiado por el Ministerio de Educación y Ciencia (TIN2005-09382-C02-01)

Constructivism, epistemology and information processing

The author analyzes the main models of artificial intelligence which deal with the transition from one stage to another, a central problem in development. He describes the contributions of rule-based systems and connectionist systems to an explanation of this transition. He considers that Artificial Intelligence models, in spite of their limitations, establish fruitful points of contact with the constructivist position.El autor analiza los principales modelos de inteligencia artificial que dan cuenta del paso de la transición de un estudio a otro, problema central del desarrollo. Describe y señala las aportaciones de los sistemas basados en reglas así como de los sistemas conexionistas para explicar dicha transición. Considera que los modelos de inteligencia artificial, a pesar de sus limitaciones, permiten establecer puntos de contacto muy fructiferos con la posición constructivista

Generación automática de reglas de categorización de texto en un método híbrido basado en aprendizaje

En este artículo se evalúan diferentes técnicas para la generación automática de reglas que se emplean en un método híbrido de categorización automática de texto. Este método combina un algoritmo de aprendizaje computacional con diferentes sistemas basados en reglas en cascada empleados para el filtrado y reordenación de los resultados proporcionados por dicho modelo base. Aquí se describe una implementación realizada mediante el algoritmo kNN y un lenguaje básico de reglas basado en listas de términos que aparecen en el texto a clasificar. Para la evaluación se utiliza el corpus de noticias Reuters-21578. Los resultados demuestran que los métodos de generación de reglas propuestos producen resultados muy próximos a los obtenidos con la aplicación de reglas generadas manualmente y que el sistema híbrido propuesto obtiene una precisión y cobertura comparables a la de los mejores métodos del estado del arte

La noción de tradautomaticidad en la traducción automática

En este artículo presentamos la noción de tradautomaticidad y explicamos su relevancia en la traducción automática. La tradautomaticidad es el 'aroma de la traducción automática; esto es, los fenómenos lingüísticos que provocan que un texto parezca haber sido traducido por una máquina y no por un ser humano. Esta noción es relevante en la evaluación de sistemas de traducción automática pero lo es también en la corrección de traducciones, en la confirmación de usos fraudulentos, la detección de spam, o la búsqueda de información. El artículo explica el trabajo experimental que realizamos para elaborar una tipología de tradautomaticidad. Analizamos también la apreciación de estos fenómenos por parte de un extenso grupo de informantes, con diferentes niveles de estudios, edades, etc. El experimento nos ha dado datos sobre la influencia de los pares de lenguas y el método del sistema en la generación de ejemplos de tradautomaticidad. Finalmente, hemos hecho unas recomendaciones metodológicas para detectar ejemplos de tradautomaticidad de la forma más objetiva posible.In this article we explain the notion of machine translationness and its relevance in machine translation. Machine translationness refers to the linguistic phenomena that reveals a text to be translated by a machine. This notion is relevant for machine translation evaluation, post-editing, confirmation of dishonest use of machine translation engines, spam detection and information search. The article explains the empirical study we performed in order to elaborate a machine translationness typology. We also analyse the perception of machine translationness types by a large group of informants with varied learning levels, ages, etc. The experiment provided us with data about the influence of language-pairs and the methodology of the translation engine in machine-translationness generation. Finally, we suggest a few methodological hints about how machine translationnes can be detected automatically and objectively

¿Es compatible el constructivismo piagetiano con el del procesamiento de la información?

This commentary on Leiser's article "Constructivism, epistemology and information processing" compares Piaget's constructivist proposal with those based on AI systems, both rule-based and connectionist. The comparison considers two levels of application of the constructivist proposal: the epistemological level, and the psychological level. At the epistemological level, the proposals generally concur, as they aim to bestow on systems of knowledge acquisition (above all connectionist systems) the capacity to improve and select rules following adaptive principies, and to simulate the mind's self-organization and self-assessment. In contrast, at the psychological level the proposals diverge, since artificial knowledge systems operate in the microgenesis of domains, under processes of continuous change and with the aid of content-based rules.

Integration of Machine Translation Paradigms (IMTraP)

La Traducción Automática (TA) es un campo altamente interdisciplinar y multidisciplinar porque en él trabajan: ingenieros, informáticos, estadísticos y lingüistas. El objetivo de este proyecto es acercar los diferentes perfiles de la comunidad de la TA para plantear un paradigma integrado de TA que incluya tecnologías lingüísticas y estadísticas. Básicamente, nuestra investigación se centra en el problema de integrar dinámicamente dos de los paradigmas de traducción más populares: el basado en reglas y el estadístico. Una de las principales ideas es usar tecnologías lingüísticas desarrolladas para los sistemas basados en reglas o en el contexto del procesamiento del lenguaje natural. El nuevo paradigma proporcionará soluciones a los retos actuales de la TA como palabras desconocidas, reordenamiento y ambigüedades semánticas. El proyecto se focaliza en tres de las lenguas más hablados en el mundo: Chino, Castellano e Inglés; y todas las combinaciones de traducción entre ellas. Estos pares de lenguas no solo involucran intereses económicos y culturales, sino que además tienen importantes retos de TA como el morfológico, sintáctico y semántico.Machine Translation (MT) is a highly interdisciplinary and multidisciplinary field approached from the point of view of engineering, computer science, informatics, statistics and linguists. The goal of this research project is to approach the different profiles in the MT community by providing a new integrated MT paradigm which mainly includes linguistic technologies and statistical algorithms. Our research focuses on the problem of dynamically integrating the two most popular MT paradigms: the rule-based and the statistical-based. We will use linguistic technologies developed either for the rule-based MT systems or other natural language processing tasks into statistical MT systems. The new paradigm will provide solutions to current MT challenges such as unknown words, reordering and semantic ambiguities. The project focuses on the three most spoken languages in the world: Chinese, Spanish and English; and all translation combinations among them. These language pairs do not only involve many economic and cultural interests, but they also include some of the most relevant MT challenges such as morphological, syntactic and semantic variations

Generación automática de reglas de categorización de texto en un método híbrido basado en aprendizaje

En este artículo se evalúan diferentes técnicas para la generación automática de reglas que se emplean en un método híbrido de categorización automática de texto. Este método combina un algoritmo de aprendizaje computacional con diferentes sistemas basados en reglas en cascada empleados para el filtrado y reordenación de los resultados proporcionados por dicho modelo base. Aquí se describe una implementación realizada mediante el algoritmo kNN y un lenguaje básico de reglas basado en listas de términos que aparecen en el texto a clasificar. Para la evaluación se utiliza el corpus de noticias Reuters-21578. Los resultados demuestran que los métodos de generación de reglas propuestos producen resultados muy próximos a los obtenidos con la aplicación de reglas generadas manualmente y que el sistema híbrido propuesto obtiene una precisión y cobertura comparables a la de los mejores métodos del estado del arte

Automatic generation of text categorization rules in a hybrid method based on machine learning

En este artículo se evalúan diferentes técnicas para la generación automática de reglas que se emplean en un método híbrido de categorización automática de texto. Este método combina un algoritmo de aprendizaje computacional con diferentes sistemas basados en reglas en cascada empleados para el filtrado y reordenación de los resultados proporcionados por dicho modelo base. Aquí se describe una implementación realizada mediante el algoritmo kNN y un lenguaje básico de reglas basado en listas de términos que aparecen en el texto a clasificar. Para la evaluación se utiliza el corpus de noticias Reuters-21578. Los resultados demuestran que los métodos de generación de reglas propuestos producen resultados muy próximos a los obtenidos con la aplicación de reglas generadas manualmente y que el sistema híbrido propuesto obtiene una precisión y cobertura comparables a la de los mejores métodos del estado del arte.This paper discusses several techniques for the automatic generation of rules to be used in a novel hybrid method for text categorization. This approach combines a machine learning algorithm along with a different rule-based expert systems in cascade used to filter and re-rank the output of the base model provided by the previous classifier. This paper describes an implementation based on kNN algorithm and a basic rule language that expresses lists of terms appearing in the text. The popular Reuters-21578 news corpus is used for testing. Results show that the proposed methods for automatic rule generation achieve precision values that are very similar to the ones achieved by manually defined rule sets, and that this hybrid approach achieves a precision that is comparable to other top state-of-the-art methods.Esta investigación ha sido parcialmente financiada por los proyectos de I+D BUSCAMEDIA (CEN-20091026), MULTIMEDICA (TIN2010-20644-C03-01) y BRAVO (TIN2007-67407-C03-01)