A methodology to develop answers to definitional questions

This report tries to give a general vision of the state of art of the task of definitional question answering, by describing the task, illustrating the current interest on it, pointing out its main evaluation methods and the competitions that include subtasks of definitional question answering. The generical architecture of definitional question answering systems is presented, along with a description of the main techniques applied in the resolution of this problem. Finally, most important results in the task are presented and the main conclusions are exposed.Postprint (published version

Multiview pattern recognition methods for data visualization, embedding and clustering

Aplicat embargament des de la data de defensa fins 1/10/2018Multiview data is defined as data for whose samples there exist several different data views, i.e. different data matrices obtained through different experiments, methods or situations. Multiview dimensionality reduction methods transform a high­dimensional, multiview dataset into a single, low-dimensional space or projection. Their goal is to provide a more manageable representation of the original data, either for data visualization or to simplify the following analysis stages. Multiview clustering methods receive a multiview dataset and propose a single clustering assignment of the data samples in the dataset, considering the information from all the input data views. The main hypothesis defended in this work is that using multiview data along with methods able to exploit their information richness produces better dimensionality reduction and clustering results than simply using single views or concatenating all views into a single matrix. Consequently, the objectives of this thesis are to develop and test multiview pattern recognition methods based on well known single-view dimensionality reduction and clustering methods. Three multiview pattern recognition methods are presented: multiview t-distributed stochastic neighbourhood embedding (MV-tSNE), multiview multimodal scaling (MV-MDS) and a novel formulation of multiview spectral clustering (MVSC-CEV). These methods can be applied both to dimensionality reduction tasks and to clustering tasks. The MV-tSNE method computes a matrix of probabilities based on distances between sam ples for each input view. Then it merges the different probability matrices using results from expert opinion pooling theory to get a common matrix of probabilities, which is then used as reference to build a low-dimensional projection of the data whose probabilities are similar. The MV-MDS method computes the common eigenvectors of all the normalized distance matrices in order to obtain a single low-dimensional space that embeds the essential information from all the input spaces, avoiding redundant information to be included. The MVSC-CEV method computes the symmetric Laplacian matrices of the similaritymatrices of all data views. Then it generates a single, low-dimensional representation of the input data by computing the common eigenvectors of the Laplacian matrices, obtaining a projection of the data that embeds the most relevan! information of the input data views, also avoiding the addition of redundant information. A thorough set of experiments has been designed and run in order to compare the proposed methods with their single view counterpart. Also, the proposed methods have been compared with all the available results of equivalent methods in the state of the art. Finally, a comparison between the three proposed methods is presented in order to provide guidelines on which method to use for a given task. MVSC-CEV consistently produces better clustering results than other multiview methods in the state of the art. MV-MDS produces overall better results than the reference methods in dimensionality reduction experiments. MV-tSNE does not excel on any of these tasks. As a consequence, for multiview clustering tasks it is recommended to use MVSC-CEV, and MV-MDS for multiview dimensionality reduction tasks. Although several multiview dimensionality reduction or clustering methods have been proposed in the state of the art, there is no software implementation available. In order to compensate for this fact and to provide the communitywith a potentially useful set of multiview pattern recognition methods, an R software package containg the proposed methods has been developed and released to the public.Los datos multivista se definen como aquellos datos para cuyas muestras existen varias vistas de datos distintas , es decir diferentes matrices de datos obtenidas mediante diferentes experimentos , métodos o situaciones. Los métodos multivista de reducción de la dimensionalidad transforman un conjunto de datos multivista y de alta dimensionalidad en un único espacio o proyección de baja dimensionalidad. Su objetivo es producir una representación más manejable de los datos originales, bien para su visualización o para simplificar las etapas de análisis subsiguientes. Los métodos de agrupamiento multivista reciben un conjunto de datos multivista y proponen una única asignación de grupos para sus muestras, considerando la información de todas las vistas de datos de entrada. La principal hipótesis defendida en este trabajo es que el uso de datos multivista junto con métodos capaces de aprovechar su riqueza informativa producen mejores resultados en reducción de la dimensionalidad y agrupamiento frente al uso de vistas únicas o la concatenación de varias vistas en una única matriz. Por lo tanto, los objetivos de esta tesis son desarrollar y probar métodos multivista de reconocimiento de patrones basados en métodos univista reconocidos. Se presentan tres métodos multivista de reconocimiento de patrones: proyección estocástica de vecinos multivista (MV-tSNE), escalado multidimensional multivista (MV-MDS) y una nueva formulación de agrupamiento espectral multivista (MVSC-CEV). Estos métodos pueden aplicarse tanto a tareas de reducción de la dimensionalidad como a de agrupamiento. MV-tSNE calcula una matriz de probabilidades basada en distancias entre muestras para cada vista de datos. A continuación combina las matrices de probabilidad usando resultados de la teoría de combinación de expertos para obtener una matriz común de probabilidades, que se usa como referencia para construir una proyección de baja dimensionalidad de los datos. MV-MDS calcula los vectores propios comunes de todas las matrices normalizadas de distancia para obtener un único espacio de baja dimensionalidad que integre la información esencial de todos los espacios de entrada, evitando información redundante. MVSC-CEVcalcula las matrices Laplacianas de las matrices de similitud de los datos. A continuación genera una única representación de baja dimensionalidad calculando los vectores propios comunes de las Laplacianas. Así obtiene una proyección de los datos que integra la información más relevante y evita añadir información redundante. Se ha diseñado y ejecutado una batería de experimentos completa para comparar los métodos propuestos con sus equivalentes univista. Además los métodos propuestos se han comparado con los resultados disponibles en la literatura. Finalmente, se presenta una comparación entre los tres métodos para proporcionar orientaciones sobre el método más adecuado para cada tarea. MVSC-CEV produce mejores agrupamientos que los métodos equivalentes en la literatura. MV-MDS produce en general mejores resultados que los métodos de referencia en experimentos de reducción de la dimensionalidad. MV-tSNE no destaca en ninguna de esas tareas . Consecuentemente , para agrupamiento multivista se recomienda usar MVSC-CEV, y para reducción de la dimensionalidad multivista MV-MDS. Aunque se han propuesto varios métodos multivista en la literatura, no existen programas disponibles públicamente. Para remediar este hecho y para dotar a la comunidad de un conjunto de métodos potencialmente útil, se ha desarrollado un paquete de programas en R y se ha puesto a disposición del público.Postprint (published version

An evaluation framework based on gold standard models for definition question answering

This paper presents a weak supervised evaluation framework for definition question answering (DefQA) called Solon. It automatically evaluates a set of DefQA systems using existing human definitions as gold standard models. This way it is able to overcome known limitations of the evaluation methods in the state of the art. In addition, Solon assumes that each DefQA task may require a different evaluation configuration, and it is able to automatically find the best one. The results obtained in our experiments show that Solon performs well with respect to the evaluation methods in the state of the art with the advantage that it is less supervised.Postprint (published version

L’E-portafoli de l’estudiant en la fase inicial

En aquest treball es presenta l'ús del dossier o portafoli de l'estudiant en la docència de dues assignatures de fase inicial dels graus de l’àmbit de l’Enginyeria Industrial que s'imparteixen a l'Escola Universitària d'Enginyeria Tècnica Industrial de Barcelona (EUETIB). L'ús del dossier de l'estudiant com a eina d'aprenentatge actiu ha estat utilitzada amb èxit en nombrosos contextos. Les pràctiques no són una part aïllada de la matèria, sinó que són l'activitat clau que canalitza els esforços dels alumnes i del professorat per aconseguir els objectius docents. El dossier electrònic (e-portafoli) de laboratori permet que l'alumne aprengui, anant més enllà d’elaborar una mera recopilació d'exercicis realitzats. Les activitats a l'aula donen suport a la compartició del coneixement i afavoreixen la retroacció contínua. Per comprovar els resultats de l'aplicació d'aquesta tècnica s’ha realitzat un estudi a partir de la recopilació de dades referents a la docència amb l’e-portafoli. L'estudi s'emmarca en els objectius del GtPOE del projecte RIMA de la UPC. En conclusió, la inclusió de l’e-portafoli en la docència contribueix a la millora de la motivació i és un factor rellevant en la millora de la qualitat docent.Peer Reviewe

Reinforcement learning with probabilistic boolean network models of smart grid devices

The area of smart power grids needs to constantly improve its efficiency and resilience, to provide high quality electrical power in a resilient grid, while managing faults and avoiding failures. Achieving this requires high component reliability, adequate maintenance, and a studied failure occurrence. Correct system operation involves those activities and novel methodologies to detect, classify, and isolate faults and failures and model and simulate processes with predictive algorithms and analytics (using data analysis and asset condition to plan and perform activities). In this paper, we showcase the application of a complex-adaptive, self-organizing modeling method, and Probabilistic Boolean Networks (PBNs), as a way towards the understanding of the dynamics of smart grid devices, and to model and characterize their behavior. This work demonstrates that PBNs are equivalent to the standard Reinforcement Learning Cycle, in which the agent/model has an interaction with its environment and receives feedback from it in the form of a reward signal. Different reward structures were created to characterize preferred behavior. This information can be used to guide the PBN to avoid fault conditions and failures.Peer ReviewedPostprint (published version

L'e-portafoli de l'estudiant en la fase inicial

En aquest treball es presenta l'ús del dossier o portafoli de l'estudiant en la docència de dues assignatures de fase inicial dels graus de l’àmbit de l’Enginyeria Industrial que s'imparteixen a l'Escola Universitària d'Enginyeria Tècnica Industrial de Barcelona #EUETIB#. L'ús del dossier de l'estudiant com a eina d'aprenentatge actiu ha estat utilitzada amb èxit en nombrosos contextos. Les pràctiques no són una part aïllada de la matèria, sinó que són l'activitat clau que canalitza els esforços dels alumnes i del professorat per aconseguir els objectius docents. El dossier electrònic #e-portafoli# de laboratori permet que l'alumne aprengui, anant més enllà d’elaborar una mera recopilació d'exercicis realitzats. Les activitats a l'aula donen suport a la compartició del coneixement i afavoreixen la retroacció contínua. Per comprovar els resultats de l'aplicació d'aquesta tècnica s’ha realitzat un estudi a partir de la recopilació de dades referents a la docència amb l’e-portafoli. L'estudi s'emmarca en els objectius del GtPOE del projecte RIMA de la UPC. En conclusió, la inclusió de l’e-portafoli en la docència contribueix a la millora de la motivació i és un factor rellevant en la millora de la qualitat docent.Postprint (published version

TALP-UPC at TREC 2005: Experiments using voting scheme among three heterogeneous QA systems

This paper describes the experiments of the TALP-UPC group for factoid and ’other’ (definitional) questions at TREC 2005 Main Question Answering (QA)task. Our current approach for factoid questions is based on a voting scheme among three QA systems: TALP-QA (our previous QA system), Sibyl (a new QA system developed at DAMA-UPC and TALP-UPC), and Aranea (a web-based data-driven approach). For defitional questions, we used two different systems: the TALP-QA Definitional system and LCSUM (a Summarization-based system). Our results for factoid questions indicate that the voting strategy improves the accuracy from 7.5% to 17.1%. While these numbers are low (due to technical problems in the Answer Extraction phase of TALP-QA system) they indicate that voting is a succesful approach for performance boosting of QA systems. The answer to definitional questions is produced by selecting phrases using set of patterns associated with definitions. Its results are 17.2% of F-score in the best configuration of TALP-QA Definitional system.Postprint (published version

Multiview pattern recognition methods for data visualization, embedding and clustering

Aplicat embargament des de la data de defensa fins 1/10/2018Multiview data is defined as data for whose samples there exist several different data views, i.e. different data matrices obtained through different experiments, methods or situations. Multiview dimensionality reduction methods transform a high­dimensional, multiview dataset into a single, low-dimensional space or projection. Their goal is to provide a more manageable representation of the original data, either for data visualization or to simplify the following analysis stages. Multiview clustering methods receive a multiview dataset and propose a single clustering assignment of the data samples in the dataset, considering the information from all the input data views. The main hypothesis defended in this work is that using multiview data along with methods able to exploit their information richness produces better dimensionality reduction and clustering results than simply using single views or concatenating all views into a single matrix. Consequently, the objectives of this thesis are to develop and test multiview pattern recognition methods based on well known single-view dimensionality reduction and clustering methods. Three multiview pattern recognition methods are presented: multiview t-distributed stochastic neighbourhood embedding (MV-tSNE), multiview multimodal scaling (MV-MDS) and a novel formulation of multiview spectral clustering (MVSC-CEV). These methods can be applied both to dimensionality reduction tasks and to clustering tasks. The MV-tSNE method computes a matrix of probabilities based on distances between sam ples for each input view. Then it merges the different probability matrices using results from expert opinion pooling theory to get a common matrix of probabilities, which is then used as reference to build a low-dimensional projection of the data whose probabilities are similar. The MV-MDS method computes the common eigenvectors of all the normalized distance matrices in order to obtain a single low-dimensional space that embeds the essential information from all the input spaces, avoiding redundant information to be included. The MVSC-CEV method computes the symmetric Laplacian matrices of the similaritymatrices of all data views. Then it generates a single, low-dimensional representation of the input data by computing the common eigenvectors of the Laplacian matrices, obtaining a projection of the data that embeds the most relevan! information of the input data views, also avoiding the addition of redundant information. A thorough set of experiments has been designed and run in order to compare the proposed methods with their single view counterpart. Also, the proposed methods have been compared with all the available results of equivalent methods in the state of the art. Finally, a comparison between the three proposed methods is presented in order to provide guidelines on which method to use for a given task. MVSC-CEV consistently produces better clustering results than other multiview methods in the state of the art. MV-MDS produces overall better results than the reference methods in dimensionality reduction experiments. MV-tSNE does not excel on any of these tasks. As a consequence, for multiview clustering tasks it is recommended to use MVSC-CEV, and MV-MDS for multiview dimensionality reduction tasks. Although several multiview dimensionality reduction or clustering methods have been proposed in the state of the art, there is no software implementation available. In order to compensate for this fact and to provide the communitywith a potentially useful set of multiview pattern recognition methods, an R software package containg the proposed methods has been developed and released to the public.Los datos multivista se definen como aquellos datos para cuyas muestras existen varias vistas de datos distintas , es decir diferentes matrices de datos obtenidas mediante diferentes experimentos , métodos o situaciones. Los métodos multivista de reducción de la dimensionalidad transforman un conjunto de datos multivista y de alta dimensionalidad en un único espacio o proyección de baja dimensionalidad. Su objetivo es producir una representación más manejable de los datos originales, bien para su visualización o para simplificar las etapas de análisis subsiguientes. Los métodos de agrupamiento multivista reciben un conjunto de datos multivista y proponen una única asignación de grupos para sus muestras, considerando la información de todas las vistas de datos de entrada. La principal hipótesis defendida en este trabajo es que el uso de datos multivista junto con métodos capaces de aprovechar su riqueza informativa producen mejores resultados en reducción de la dimensionalidad y agrupamiento frente al uso de vistas únicas o la concatenación de varias vistas en una única matriz. Por lo tanto, los objetivos de esta tesis son desarrollar y probar métodos multivista de reconocimiento de patrones basados en métodos univista reconocidos. Se presentan tres métodos multivista de reconocimiento de patrones: proyección estocástica de vecinos multivista (MV-tSNE), escalado multidimensional multivista (MV-MDS) y una nueva formulación de agrupamiento espectral multivista (MVSC-CEV). Estos métodos pueden aplicarse tanto a tareas de reducción de la dimensionalidad como a de agrupamiento. MV-tSNE calcula una matriz de probabilidades basada en distancias entre muestras para cada vista de datos. A continuación combina las matrices de probabilidad usando resultados de la teoría de combinación de expertos para obtener una matriz común de probabilidades, que se usa como referencia para construir una proyección de baja dimensionalidad de los datos. MV-MDS calcula los vectores propios comunes de todas las matrices normalizadas de distancia para obtener un único espacio de baja dimensionalidad que integre la información esencial de todos los espacios de entrada, evitando información redundante. MVSC-CEVcalcula las matrices Laplacianas de las matrices de similitud de los datos. A continuación genera una única representación de baja dimensionalidad calculando los vectores propios comunes de las Laplacianas. Así obtiene una proyección de los datos que integra la información más relevante y evita añadir información redundante. Se ha diseñado y ejecutado una batería de experimentos completa para comparar los métodos propuestos con sus equivalentes univista. Además los métodos propuestos se han comparado con los resultados disponibles en la literatura. Finalmente, se presenta una comparación entre los tres métodos para proporcionar orientaciones sobre el método más adecuado para cada tarea. MVSC-CEV produce mejores agrupamientos que los métodos equivalentes en la literatura. MV-MDS produce en general mejores resultados que los métodos de referencia en experimentos de reducción de la dimensionalidad. MV-tSNE no destaca en ninguna de esas tareas . Consecuentemente , para agrupamiento multivista se recomienda usar MVSC-CEV, y para reducción de la dimensionalidad multivista MV-MDS. Aunque se han propuesto varios métodos multivista en la literatura, no existen programas disponibles públicamente. Para remediar este hecho y para dotar a la comunidad de un conjunto de métodos potencialmente útil, se ha desarrollado un paquete de programas en R y se ha puesto a disposición del público

A methodology to develop answers to definitional questions

This report tries to give a general vision of the state of art of the task of definitional question answering, by describing the task, illustrating the current interest on it, pointing out its main evaluation methods and the competitions that include subtasks of definitional question answering. The generical architecture of definitional question answering systems is presented, along with a description of the main techniques applied in the resolution of this problem. Finally, most important results in the task are presented and the main conclusions are exposed