Entwurf eines Hörtests zur Bestimmung des Comodulation Masking Release bei Cochlea Implantat-Trägern

Normal hearing (NH) listeners commonly perform better when listening to speech in modulated than in steady state maskers. This improvement is often labeled as a “release of masking”. Cochlear-implant (CI) listeners generally don’t receive a masking release in speech perception tests and the reasons are indistinct. This study for the first time investigates the comodulation masking release, an underlying psychoacoustic effect, in a flanking band setup acoustically in CI users. The focus of the experiments was, if CI users can use across-frequency cues to improve signal detection in (co-)modulated interfering noise. The test bases upon a forced choice paradigm to determine detection thresholds of a sinusoidal signal in fluctuating maskers. The maskers consisted of one or five amplitude modulated narrow noise-bands. The masking noise-bands were either incoherently or coherently modulated (comodulated). The difference of the detection threshold of the sinusoidal signal in these two conditions is defined as comodulation masking release (CMR). Two parameters of the masking noise complex were varied: the bandwidth/modulation frequency and the spectral alignment. 18 NH and 28 CI users participated in this study. The measured detection thresholds in CI users were highly reproducible. In contrast, the inter-individual standard deviation was higher for CI users compared to NH. Nevertheless, CMR in CI users was significant (p<0.01). The results clearly show that CI users can benefit from across-frequency cues and achieve a significant CMR under the described test conditions. So, the basis for a release of masking in speech perception tests in CI users seems to exist

Exploring youporn categories, tags, and nicknames for pleasant recommendations

YouPorn is one of the largest providers of adult content on the web. Being free of charge, the video portal allows users - besides watching - to upload, categorize, and comment on pornographic videos. With this position paper, we point out the challenges of analyzing the textual data offered with the videos. We report on first experiments and problems with our YouPorn dataset , which we extracted from the non-graphical content of the YP website. To gain some insights, we performed association rule mining on the video categories and tags, and investigated preferences of users based on their nickname. Hoping that future research will be able to build upon our initial experiences, we make the ready-to-use YP dataset publicly available

Clinical Feasibility and Familiarization Effects of Device Delay Mismatch Compensation in Bimodal CI/HA Users

Subjects utilizing a cochlear implant (CI) in one ear and a hearing aid (HA) on the contralateral ear suffer from mismatches in stimulation timing due to different processing latencies of both devices. This device delay mismatch leads to a temporal mismatch in auditory nerve stimulation. Compensating for this auditory nerve stimulation mismatch by compensating for the device delay mismatch can significantly improve sound source localization accuracy. One CI manufacturer has already implemented the possibility of mismatch compensation in its current fitting software. This study investigated if this fitting parameter can be readily used in clinical settings and determined the effects of familiarization to a compensated device delay mismatch over a period of 3–4 weeks. Sound localization accuracy and speech understanding in noise were measured in eleven bimodal CI/HA users, with and without a compensation of the device delay mismatch. The results showed that sound localization bias improved to 0°, implying that the localization bias towards the CI was eliminated when the device delay mismatch was compensated. The RMS error was improved by 18% with this improvement not reaching statistical significance. The effects were acute and did not further improve after 3 weeks of familiarization. For the speech tests, spatial release from masking did not improve with a compensated mismatch. The results show that this fitting parameter can be readily used by clinicians to improve sound localization ability in bimodal users. Further, our findings suggest that subjects with poor sound localization ability benefit the most from the device delay mismatch compensation

Context incorporation using context-aware language features

This paper investigates the problem of context incorporation into human language systems and particular in Sentiment Analysis (SA) systems. So far, the analysis of how different features, when incorporated into such systems, improve their performance, has been discussed in a number of studies. However, a complete picture of their effectiveness remains unexplored. With this work, we attempt to extend the pool of the context - aware language features at the sentence level and to provide the foundations for a concise analysis of the importance of the various types of contextual features, using data from two different in type and size datasets: the Movie Review Dataset (MR) and the Finegrained Sentiment Dataset (FSD)

Fine-grained position analysis for political texts

Meinungsanalyse auf politischen Textdaten hat im Bereich der Computerlinguistik in den letzten Jahren stets an Bedeutung gewonnen. Dabei werden politische Texte zumeist in voneinander diskrete Klassen unterteilt, wie zum Beispiel pro vs. contra oder links vs. rechts. In den Politikwissenschaften dagegen werden bei der Analyse von politischen Texten Positionen auf Skalen mit fließenden Werten abgebildet. Diese feingranulare Darstellung ist für die dort gegebenen Fragestellungen erforderlich. Das Feld der “quantitativen Analyse” - der automatisierten Analyse von Texten - die der traditionellen qualitativen Analyse gegenüber steht, hat erst kürzlich mehr Beachtung gefunden. Bisher werden Texte dabei zumeist lediglich durch Worthäufigkeiten dargestellt und ohne jegliche Struktur modelliert. Wir entwickeln in dieser Dissertation Ansätze basierend auf Methoden der Computerlinguistik und der Informatik, die gegeignet sind, politikwissenschaftliche Forschungsfragen zu untersuchen. Im Gegensatz zu bisherigen Arbeiten in der Computerlinguistik klassifizieren wir nicht diskrete Klassen von Meinungen, sondern projizieren feingranulare Positionen auf fließende Skalen. Darüber hinaus schreiben wir nicht Dokumenten ganzheitlich eine Position zu, sondern bestimmen die Meinungen zu den jeweiligen Themen, die in den Texten enthalten sind. Diese mehrdimensionale Meinungsanalyse ist nach unserem Kenntnisstand neu im Bereich der quantitativen Analyse. Was unsere Ansätze von anderen Methoden unterscheidet, sind insbesondere folgende zwei Eigenschaften: Zum Einen nutzen wir Wissen aus externen Quellen, das wir in die Verfahren einfließen lassen - beispielsweise integrieren wir die Beschreibungen von Ministerien des Bundestags als Definition von politischen Themenbereichen, mit welchen wir automatisch Themen in Parteiprogrammen erkennen. Zum Anderen reichern wir unsere Verfahren mit linguistischem Wissen über Textkomposition und Dialogstruktur an. Somit gelingt uns eine tiefere Modellierung der Textstruktur. Anhand der folgenden drei Fragestellungen aus dem Bereich der Politikwissenschaften untersuchen wir die Umsetzung der oben beschriebenen Methoden: 1. Multi-Dimensionale Positionsanalyse von Parteiprogrammen 2. Analyse von Themen und Positionen in der US-Präsidentschaftswahl 3. Bestimmen von Dove-Hawk-Positionen in Diskussionen der amerikanischen Zentralbank Wir zeigen, dass die vorgestellten Lösungen erfolreich feingranulare Positionen in den jeweiligen Daten erkennen und analysieren Möglichkeiten sowie Grenzen dieser zukunftsweisenden Verfahren

Studie zur Erfassung des Zusammenhangs zwischen Ernährungsstatus und Zytokinprofil endoprothetisch behandelter Patienten der Berufsgenossenschaftlichen Unfallklinik Tübingen

Mangelernährung ist laut Definition der ESPEN ein Ernährungszustand der einen Mangel oder Überschuss an Nährstoffen hat und dadurch die Körperfunktion und –form beeinflusst und dies sich nachteilig auf den klinischen Verlauf auswirken kann. Zahlreiche Studien belegen diese Definition und auch dass Zytokine mit dem Ernährungszustand in Zusammenhang stehen. In dieser Arbeit wurde präoperativ bei Patienten der endoprothetischen Abteilung, mit Hilfe des NRS die Prävalenz einer Mangelernährung detektiert und ein Zytokin Array zur Bestimmung der vorhandenen Zytokine im Blut durchgeführt. Anschließend wurden die in NRS Gruppen eingeteilten Patienten anhand ihres Zytokinexpressionsprofils miteinander verglichen, auch in Bezug der Wirkung der Zytokine auf die Knochen. 29 (15,4 %) der insgesamt 188 Studienteilnehmer konnten der Risikogruppe für Mangelernährung zugeordnet werden. Bei insgesamt 66 Patienten der Gesamtstudienpopulation wurde ein Zytokinprofil mittels Zytokin Array angelegt. Davon gehörten rund ein Viertel (25,8 %) also 17 Patienten der Risikogruppe für Mangelernährung an. Es zeigte sich, dass ein zunehmendes Alter als Prävalenz für Mangelernährung eindeutig eine Rolle spielt. Bei den Zytokinen in Bezug auf Mangelernährung zeigte sich Leptin als relevantestes Zytokin, was eventuell als Indikator für Mangelernährung genutzt werden kann, da es auch in anderen Studien einen Hinweis auf Mangelernährung gab. Für MCP-1, das in Verbindung mit einem gesteigerten Osteoblastenanteil steht, konnte ein signifikant unterschiedlicher Wert bei der Patientengruppe mit dem höchsten BMI beobachtet werden. OPG und TNF-alpha zeigen beide eine Tendenz bei Übergewicht, die zur Verschlechterung der Knochendichte beiträgt. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass bei Patienten mit elektivem Eingriff einer Hüft- oder Knieendoprothese, die mit dem NRS gescreent wurden, eine geringe Prävalenz für Mangelernährung bestand und das proinflammatorische Zytokin Leptin als Marker für Mangelernährung in Betracht gezogen werden kann

Bootstrapping an Unsupervised Approach for Classifying Agreement and Disagreement

ABSTRACT People tend to have various opinions about topics. In discussions, they can either agree or disagree with another person. The recognition of agreement and disagreement is a useful prerequisite for many applications. It could be used by political scientists to measure how controversial political issues are, or help a company to analyze how well people like their new products. In this work, we develop an approach for recognizing agreement and disagreement. However, this is a challenging task. While keyword-based approaches are only able to cover a limited set of phrases, machine learning approaches require a large amount of training data. We therefore combine advantages of both methods by using a bootstrapping approach. With our completely unsupervised technique, we achieve an accuracy of 72.85%. Besides, we investigate the limitations of a keyword based approach and a machine learning approach in addition to comparing various sets of features

Sprachcafé Erfurt. Ein Ort zum gemeinsamen (Kennen-)Lernen

Susanne Burckhardt, Benjamin Schäfer, Erstelle Zirn und Karin Lahn stellen die Entwicklung des Sprachcafés Erfurt vor und wie es ihnen gelungen ist, einen Ort zum gemeinsamen (Kennen-)Lernen zu schaffen. (DIPF/Orig.

Deep Memory Networks for Attitude Identification

We consider the task of identifying attitudes towards a given set of entities from text. Conventionally, this task is decomposed into two separate subtasks: target detection that identifies whether each entity is mentioned in the text, either explicitly or implicitly, and polarity classification that classifies the exact sentiment towards an identified entity (the target) into positive, negative, or neutral. Instead, we show that attitude identification can be solved with an end-to-end machine learning architecture, in which the two subtasks are interleaved by a deep memory network. In this way, signals produced in target detection provide clues for polarity classification, and reversely, the predicted polarity provides feedback to the identification of targets. Moreover, the treatments for the set of targets also influence each other -- the learned representations may share the same semantics for some targets but vary for others. The proposed deep memory network, the AttNet, outperforms methods that do not consider the interactions between the subtasks or those among the targets, including conventional machine learning methods and the state-of-the-art deep learning models.Comment: Accepted to WSDM'1