Structured Chain-of-Thought Prompting for Few-Shot Generation of Content-Grounded QA Conversations

We introduce a structured chain-of-thought (SCoT) prompting approach to generating content-grounded multi-turn question-answer conversations using a pre-trained large language model (LLM). At the core of our proposal is a structured breakdown of the complex task into a number of states in a state machine, so that actions corresponding to various subtasks, e.g., content reading and utterance generation, can be executed in their own dedicated states. Each state leverages a unique set of resources including prompts and (optionally) additional tools to augment the generation process. Our experimental results show that SCoT prompting with designated states for hallucination mitigation increases agent faithfulness to grounding documents by up to 16.8%. When used as training data, our open-domain conversations synthesized from only 6 Wikipedia-based seed demonstrations train strong conversational QA agents; in out-of-domain evaluation, for example, we observe improvements of up to 13.9% over target domain gold data when the latter is augmented with our generated examples

Finding Function in Form: Compositional Character Models for Open Vocabulary Word Representation

We introduce a model for constructing vector representations of words by composing characters using bidirectional LSTMs. Relative to traditional word representation models that have independent vectors for each word type, our model requires only a single vector per character type and a fixed set of parameters for the compositional model. Despite the compactness of this model and, more importantly, the arbitrary nature of the form-function relationship in language, our "composed" word representations yield state-of-the-art results in language modeling and part-of-speech tagging. Benefits over traditional baselines are particularly pronounced in morphologically rich languages (e.g., Turkish)

AMR Parsing with Instruction Fine-tuned Pre-trained Language Models

Instruction fine-tuned language models on a collection of instruction annotated datasets (FLAN) have shown highly effective to improve model performance and generalization to unseen tasks. However, a majority of standard parsing tasks including abstract meaning representation (AMR), universal dependency (UD), semantic role labeling (SRL) has been excluded from the FLAN collections for both model training and evaluations. In this paper, we take one of such instruction fine-tuned pre-trained language models, i.e. FLAN-T5, and fine-tune them for AMR parsing. Our extensive experiments on various AMR parsing tasks including AMR2.0, AMR3.0 and BioAMR indicate that FLAN-T5 fine-tuned models out-perform previous state-of-the-art models across all tasks. In addition, full fine-tuning followed by the parameter efficient fine-tuning, LoRA, further improves the model performances, setting new state-of-the-arts in Smatch on AMR2.0 (86.4), AMR3.0 (84.9) and BioAMR (82.3)

Software using the Gröbner Cover for geometrical loci computation and classification

We describe here a properly recent application of the Gröbner Cover algorithm (GC) providing an algebraic support to Dynamic Geometry computations of geometrical loci. It provides a complete algebraic solution of locus computation as well as a suitable taxonomy allowing to distinguish the nature of the different components. We included a new algorithm Locus into the Singular grobcov.lib library for this purpose. A web prototype has been implemented using it in Geogebra

Incidencia del modelo de educación deportiva en las necesidades psicológicas básicas y amistad de estudiantes

El estudio se planteó como objetivo conocer el impacto de la aplicación de un programa de 7 semanas del modelo de educación deportiva sobre la satisfacción de las Necesidades Psicológicas Básicas (NPB) y las metas de amistad en estudiantes que realizan educación física durante la unidad didáctica de fútbol sala. En donde se realizó un diseño cuasi experimental con grupo control. Participaron en cada grupo (n=36) estudiantes con edades entre 15 y 18 años (M = 15.80, DT = 0,67). Se realizaron análisis de diferencia de medias a través de la pruebe t de student para muestras relacionadas con medidas pre- y post-test, además se realizaron correlaciones bivariadas pre- y post-test para el Grupo experimental. Los resultados revelaron diferencia significativa para las NPB de competencia (t = -2.60, P < .05) y autonomía (t = -2.22, P < .05.), metas de amistad aproximación (t = -2.69, P < .05), y evitación (t = -3.15, P < .01), no así para la NPB de relación con los demás. Con respecto a las correlaciones del GE en el pre-test se muestran significativas las NPB, las cuales no correlacionan con las metas de amistad, en el post-test todas correlacionan entre sí. Se concluye la importancia de que los docentes apliquen el modelo de Educación Deportiva. Palabras clave: Educación deportiva, programa de intervención, necesidades psicológicas básicas, deporte, amistad.   ABSTRACT The objective of this study was to determine the impact of the application of a 7-week program of the sports education model on the satisfaction of the Basic Psychological Needs (BPN) and friendship goals in students who took part in physical education during soccer practice in the didactic unit given. A quasi-experimental design with a control group was used. Students between ages of 15 and 18 years old (M = 15.80, SD = 0.67) participated in each group (n=36). Mean difference analyses were performed through Student's t-test for related samples with pre-and post-test measures, and bivariate correlations were made with the pre-and post-test for the experimental group. The results showed a significant difference for the NPB of competence (t = -2.60, P < .05) and autonomy (t = -2.22, P < .05.), friendship goals (t = -2.69, P < .05), and avoidance (t = -3.15, P < .01), not like this for the NPB of relationship with others. Concerning the similarities of the GE pre-test, the NPB are significant, which do not correlate with the friendship goals, in the post-test, all they get along. It is concluded that it is essential for teachers to apply the Sports Education model. Keywords: Sports education, intervention program, basic psychological needs, sports, friendship

Findings of the WMT 2018 shared task on quality estimation

© 2018 The Authors. Published by Association for Computational Linguistics. This is an open access article available under a Creative Commons licence. The published version can be accessed at the following link on the publisher’s website: http://dx.doi.org/10.18653/v1/W18-6451We report the results of the WMT18 shared task on Quality Estimation, i.e. the task of predicting the quality of the output of machine translation systems at various granularity levels: word, phrase, sentence and document. This year we include four language pairs, three text domains, and translations produced by both statistical and neural machine translation systems. Participating teams from ten institutions submitted a variety of systems to different task variants and language pairs.The data and annotations collected for Tasks 1, 2 and 3 was supported by the EC H2020 QT21 project (grant agreement no. 645452). The shared task organisation was also supported by the QT21 project, national funds through Fundacao para a Ciencia e Tecnologia (FCT), with references UID/CEC/50021/2013 and UID/EEA/50008/2013, and by the European Research Council (ERC StG DeepSPIN 758969). We would also like to thank Julie Beliao and the Unbabel Quality Team for coordinating the annotation of the dataset used in Task 4

Ensemble-Instruct: Generating Instruction-Tuning Data with a Heterogeneous Mixture of LMs

Using in-context learning (ICL) for data generation, techniques such as Self-Instruct (Wang et al., 2023) or the follow-up Alpaca (Taori et al., 2023) can train strong conversational agents with only a small amount of human supervision. One limitation of these approaches is that they resort to very large language models (around 175B parameters) that are also proprietary and non-public. Here we explore the application of such techniques to language models that are much smaller (around 10B--40B parameters) and have permissive licenses. We find the Self-Instruct approach to be less effective at these sizes and propose new ICL methods that draw on two main ideas: (a) Categorization and simplification of the ICL templates to make prompt learning easier for the LM, and (b) Ensembling over multiple LM outputs to help select high-quality synthetic examples. Our algorithm leverages the 175 Self-Instruct seed tasks and employs separate pipelines for instructions that require an input and instructions that do not. Empirical investigations with different LMs show that: (1) Our proposed method yields higher-quality instruction tuning data than Self-Instruct, (2) It improves performances of both vanilla and instruction-tuned LMs by significant margins, and (3) Smaller instruction-tuned LMs generate more useful outputs than their larger un-tuned counterparts. Our codebase is available at https://github.com/IBM/ensemble-instruct

Evaluación automatizada de las competencias ambientales adquiridas por estudiantes de nivel superior, caso: Instituto Tecnológico de Acapulco

La problemática ambiental, como un fenómeno de riesgo para nuestro planeta se incrementa a medida que la población y las industrias van en aumento, y más aún, cuando no se contemplan estrategias o alternativas que mitiguen esta situación.El trabajo evaluación automatizada de las competencias ambientales adquiridas por estudiantes de nivel superior, caso: Instituto Tecnológico de Acapulco consiste en evaluar mediante encuestas on-line el impacto de las competencias adquiridas por los alumnos que tomaron la asignatura Desarrollo Sustentable, impartida en el Instituto Tecnológico de Acapulco (ITA). La evaluación realizada mediante el sistema automatizado demostró que los estudiantes hacen conciencia con un mínimo de responsabilidad, ya que el resultado apenas logra rebasar el 41% de educación ambiental. El aporte de sistemas automatizados que impulsen el desarrollo en conocimiento y gestionen la educación ambiental en las instituciones educativas contribuirá con el cuidado del medio ambiente y mejora en la calidad de vida de la sociedad, teniendo impactos de desarrollo de sustentable

Conceptualización de territorios inteligentes: Una aproximación desde el enfoque sociotécnico.

El concepto de territorios inteligentes ha ido emergiendo en la literatura por la necesidad de extender las premisas de las ciudades&nbsp;inteligentes a entornos rurales o de enfoque regional. Este trabajo hace una conceptualización de territorios inteligentes desde un enfoque sociotécnico,a partir de la revisión de literatura del concepto de ciudad inteligente, donde se identifican tanto componentes tecnológicos (conectividad,&nbsp;analítica, instrumentación y aplicaciones) como contextuales (institucionalización, especialización inteligente e innovación), como parte esencialpara el desarrollo de estas iniciativas. Se expone una arquitectura genérica con los componentes expuestos y se definen algunas estrategias para la&nbsp;dinamización de territorios inteligentes a partir de los componentes propuestos

Impulso a la productividad y competitividad de los emprendedores de la ciudad del Tena para el crecimiento económico sustentable

Este artículo está basado en las necesidades reales de los emprendedores que promueven el espíritu empresarial y la sostenibilidad de los pequeños y medianas empresas de la ciudad del Tena, en ese sentido muchos de los negocios presentan algunas falencias, una de las más importantes es la necesidad de capacitación de los comerciantes y emprendedores en las distintas áreas de la pequeña empresa, el objetivo de la presente investigación estriba en ver como el perfeccionamiento de las competencias y habilidades de los emprendedores impactó, considerando la aplicación y transferencia del conocimiento, para ello se contó con la participación de los alumnos de la UCACUE, los mismos que efectuaron talleres y acompañamientos de capacitación para fortalecer el emprendimiento productivo de los microempresarios que realizan actividades de comercio en los mercados de la ciudad. La metodología utilizada en la investigación fue de campo de carácter descriptivo, en base a la revisión bibliográfica y documental, y al instrumento la encuesta, que buscó diagnosticar y puntualizar las necesidades de los emprendedores. Para el cálculo del tamaño de la muestra se ha utilizado la fórmula del error estándar de la población, correspondiendo a 148 comerciantes encuestados,&nbsp; los resultados arrojaron microempresarios capacitados en técnicas de administración, finanzas,&nbsp; marketing, servicio al cliente, entre otros., además&nbsp; se&nbsp; medió y evaluó factores que influyen en el emprendimiento y la importancia de componentes que inciden en la sostenibilidad, la generación de riqueza, empleo y la dinamización de la economía, lo que finalmente, termina en beneficio a la sociedad