Uso de valores de confianza y expectativas en el sistema de diálogo SAPLEN

El sistema SAPLEN (Sistema Automático de Pedidos en LEnguaje Natural) es un sistema de diálogo en lenguaje natural capaz de atender consultas y peticiones de productos de los clientes de los restaurantes de comida rápida. En este trabajo presentamos en primer lugar la metodología empleada para realizar el reconocimiento de las palabras de las frases de los usuarios durante el desarrollo y test del sistema. A continuación comentamos los tipos de fenómenos relacionados con el reconocimiento de palabras tratados por el sistema. Posteriormente describimos el uso de valores de confianza y expectativas para tratar apropiadamente algunos errores de reconocimiento. Finalmente, comentamos algunas líneas de trabajo futuro y conclusiones

Clonal chromosomal mosaicism and loss of chromosome Y in elderly men increase vulnerability for SARS-CoV-2

The pandemic caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2, COVID-19) had an estimated overall case fatality ratio of 1.38% (pre-vaccination), being 53% higher in males and increasing exponentially with age. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, we found 133 cases (1.42%) with detectable clonal mosaicism for chromosome alterations (mCA) and 226 males (5.08%) with acquired loss of chromosome Y (LOY). Individuals with clonal mosaic events (mCA and/or LOY) showed a 54% increase in the risk of COVID-19 lethality. LOY is associated with transcriptomic biomarkers of immune dysfunction, pro-coagulation activity and cardiovascular risk. Interferon-induced genes involved in the initial immune response to SARS-CoV-2 are also down-regulated in LOY. Thus, mCA and LOY underlie at least part of the sex-biased severity and mortality of COVID-19 in aging patients. Given its potential therapeutic and prognostic relevance, evaluation of clonal mosaicism should be implemented as biomarker of COVID-19 severity in elderly people. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, individuals with clonal mosaic events (clonal mosaicism for chromosome alterations and/or loss of chromosome Y) showed an increased risk of COVID-19 lethality

CIBERER : Spanish national network for research on rare diseases: A highly productive collaborative initiative

Altres ajuts: Instituto de Salud Carlos III (ISCIII); Ministerio de Ciencia e Innovación.CIBER (Center for Biomedical Network Research; Centro de Investigación Biomédica En Red) is a public national consortium created in 2006 under the umbrella of the Spanish National Institute of Health Carlos III (ISCIII). This innovative research structure comprises 11 different specific areas dedicated to the main public health priorities in the National Health System. CIBERER, the thematic area of CIBER focused on rare diseases (RDs) currently consists of 75 research groups belonging to universities, research centers, and hospitals of the entire country. CIBERER's mission is to be a center prioritizing and favoring collaboration and cooperation between biomedical and clinical research groups, with special emphasis on the aspects of genetic, molecular, biochemical, and cellular research of RDs. This research is the basis for providing new tools for the diagnosis and therapy of low-prevalence diseases, in line with the International Rare Diseases Research Consortium (IRDiRC) objectives, thus favoring translational research between the scientific environment of the laboratory and the clinical setting of health centers. In this article, we intend to review CIBERER's 15-year journey and summarize the main results obtained in terms of internationalization, scientific production, contributions toward the discovery of new therapies and novel genes associated to diseases, cooperation with patients' associations and many other topics related to RD research

Una introducción al mecanismo de generación de lenguaje natural utilizado por el sistema SAPLEN

SAPLEN es un sistema de diálogo en lenguaje natural en fase de desarrollo, que intentamos sea capaz de atender las peticiones y consultas formuladas por los clientes de un restaurante de comida rápida. El sistema puede considerarse un sistema experto basado en reglas y guiado por objetivos, cuyo comportamiento se determina a partir de un corpus de diálogos obtenidos en un restaurante real. En este artículo se realiza una breve introducción al funcionamiento general del sistema y al formalismo de representación del conocimiento empleado, a continuación se describe la estructura de la Interface de Salida del sistema, las fases en que se realiza la generación del lenguaje natural, y las Bases de Conocimiento empleadas para realizarla. Finalmente, se muestra un ejemplo de diálogo llevado a cabo entre el sistema y un hipotético cliente, y se introduce una posible aplicación comercial

SAPLEN : un sistema de diálogo en lenguaje natural para una aplicación comercial

SAPLEN es un sistema de procesamiento del lenguaje natural en fase de desarrollo, que intenta simular el diálogo llevado a cabo por el dependiente de un restaurante de comida rápida a la hora de atender las peticiones o consultas formuladas por los clientes. En el presente artículo se describen las bases que se están siguiendo para desarrollar el sistema, los objetivos que éste pretende conseguir y sus características principales, así como los formalismos de representación y de adquisición del conocimiento empleados. Finalmente, se realiza un análisis modular del sistema, y se lleva a cabo una descripción del estado actual de desarrollo del mismo

Una nueva técnica para evaluar sistemas conversacionales basada en la generación automática de diálogos

En este artículo se presenta una nueva técnica que permite evaluar sistemas conversacionales mediante la simulación de las interacciones que realizan los usuarios de los mismos. Creemos que la técnica puede ser útil para conocer aspectos de los sistemas conversacionales que se deben mejorar antes de que se encuentren operativos en condiciones reales. Utilizando esta técnica, se ha evaluado el funcionamiento de un sistema conversacional desarrollado en nuestro laboratorio, el cual se encuentra en fase experimental actualmente. La evaluación se ha realizado considerando diversas condiciones de ruido. Los resultados obtenidos muestran que el uso de una técnica de compensación de ruido mejora el funcionamiento del sistema. La técnica propuesta ha permitido detectar errores de la estrategia utilizada por el sistema para procesar las confirmaciones de los usuarios

Interfaces multimodales para comunicación hombre-máquina

Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología (CICYT

Validación de un sistema de diálogo mediante el uso de diferentes umbrales de poda en el proceso de reconocimiento automático de voz

Este artículo presenta una nueva metodología cuyo objetivo es validar el funcionamiento de los sistemas de diálogo centrándose en dos aspectos: tiempo de respuesta y porcentaje de comprensión de frases. En primer lugar, el artículo realiza una descripción de la interfaz de entrada del sistema de diálogo usado en los experimentos, incluyendo una clasificación de las tareas de reconocimiento consideradas. A continuación, presenta los fundamentos de la técnica propuesta y muestra una aplicación de la misma para validar el funcionamiento del sistema de diálogo. Seguidamente muestra los resultados experimentales, los cuales indican, por una parte, que seis de las nueve tareas de reconocimiento diseñadas pueden ser consideradas válidas, pues se cumplen los requisitos impuestos respecto a tiempo de reconocimiento y porcentaje de comprensión de frases. Por otra parte, los resultados indican que para validar el funcionamiento del sistema es necesario cambiar las estrategias empleadas en las tres tareas restantes. Finalmente, el artículo muestra algunas líneas de trabajo futuro, encaminadas a utilizar nuevas estrategias para mejorar el funcionamiento del sistema de diálogo.This paper presents a new technique to validate the performance of dialogue systems focusing on two measures: response time a sentence understanding. Initially, the paper presents a description of the input interface of the dialogue system used in the experiments, including a classification of the recognition tasks considered. Later, it presents the basic features of the proposed technique and describes how the technique has been applied to validate the performance of the dialogue system. Later the paper presents the experimental results which, on the one hand, show that six out of the nine recognition tasks employed by the system can be considered validated, since the imposed restrictions on recognition time and sentence understanding are kept. On the other hand, the results show that for improving the system it is necessary to change the strategies used for the remainder three tasks. Finally, the paper shows some possibilities for future work related to the new strategies employable to enhance the performance of the dialogue system