Creación y Simulación de Metodologías de Análisis, Clasificación e Integración de Nuevos Requerimientos a Software Propietario

La priorización de nuevos requerimientos a implementar en un software propietario es un punto fundamental para su mantenimiento, la conservación de la calidad, observación de las reglas de negocio y los estándares de la empresa. Aunque existen herramientas de priorización basadas en técnicas probadas y reconocidas, las mismas requieren una calificación previa de cada requerimiento. Si la empresa cuenta con solicitudes provenientes de varios clientes de un mismo producto, aumentan los factores que afectan a la empresa, las herramientas disponibles no contemplan estos aspectos y hacen mucho más compleja la tarea de calificación. Este trabajo de investigación abarca la realización de un relevamiento de los métodos de priorización y selección de nuevos requerimientos utilizados por empresas de la zona de Rosario, y la definición de una metodología para la selección un nuevo requerimiento, que implica el análisis y evaluación de todas las implicaciones sobre el producto de software y la empresa, respetando sus reglas de negocio. La metodología creada conduce a la definición de los procesos para la construcción de una herramienta de calificación y priorización de nuevos requerimientos en software propietario que tiene solicitudes de varios clientes al mismo tiempo, con instrumentos de calificación que consideran todos los aspectos relacionados, proveerá técnicas de priorización actuales y emitirá informes personalizados según diferentes perspectivas de la empresa.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sentence alignment of Portuguese-English parallel texts

Esta dissertação relata o primeiro trabalho de pesquisa em alinhamento automático de textos paralelos envolvendo o português brasileiro (PB). Neste trabalho foram implementados cinco métodos de alinhamento sentencial automático bastante referenciados na literatura, incluindo métodos empíricos, lingüísticos e híbridos, avaliados com textos paralelos PB-inglês. Os resultados mostraram-se compatíveis com os relatados para outros pares de línguas, sendo que as maiores precisões (acima de 94%) foram obtidas em corpora sem ruídos (sem erros gramaticais e de tradução), conforme era esperado. Além disso, os resultados apontam muita semelhança no desempenho de todos os métodos, o que impossibilita a eleição de um deles como o melhor. Além da implementação dos métodos de alinhamento sentencial e dos corpora paralelos construídos para avaliá-los, outros recursos lingüísticos e computacionais de grande valor para as pesquisas em PLN foram gerados durante este trabalho.As the first attempt at automatic parallel text alignment involving Brazilian Portuguese, in this research we implemented five well-known automatic sentence alignment methods, including empirical, linguistic and hybrid techniques, and evaluated them as applied to Brazilian Portuguese-English parallel texts. The results are in accordance with those reported for other pairs of languages, even in that highest precisions (above 94%) were obtained for corpora without noise (i.e. grammatical or translation errors), as expected. Furthermore, the results point to a virtual tie between the methods, it being impossible to elect one as the best. In addition to the implementations of those methods and the parallel corpora built to evaluate them, other linguistic and computational resources were built during this work which are of great value to PLN research

Tradução Automática: estratégias e limitações

A Tradução Automática é uma das principais subáreas e aplicações do Processamento Automático de Línguas Naturais (PLN). Em um sistema de tradução automática, a informação em uma língua fonte, fornecida como entrada para o sistema, é transformada em uma versão equivalente na língua alvo. Apesar de mais de 70 anos de pesquisas em tradução automática, as principais estratégias propostas apresentam limitações. Neste artigo, são discutidas três dessas estratégias: a tradução automática baseada em regras, a tradução automática estatística e a tradução automática neural. Neste artigo, apresentamos uma breve descrição de cada estratégia, acompanhada de exemplos que ajudam a compreender as limitações citadas

Sentence alignment of Portuguese-English parallel texts

Esta dissertação relata o primeiro trabalho de pesquisa em alinhamento automático de textos paralelos envolvendo o português brasileiro (PB). Neste trabalho foram implementados cinco métodos de alinhamento sentencial automático bastante referenciados na literatura, incluindo métodos empíricos, lingüísticos e híbridos, avaliados com textos paralelos PB-inglês. Os resultados mostraram-se compatíveis com os relatados para outros pares de línguas, sendo que as maiores precisões (acima de 94%) foram obtidas em corpora sem ruídos (sem erros gramaticais e de tradução), conforme era esperado. Além disso, os resultados apontam muita semelhança no desempenho de todos os métodos, o que impossibilita a eleição de um deles como o melhor. Além da implementação dos métodos de alinhamento sentencial e dos corpora paralelos construídos para avaliá-los, outros recursos lingüísticos e computacionais de grande valor para as pesquisas em PLN foram gerados durante este trabalho.As the first attempt at automatic parallel text alignment involving Brazilian Portuguese, in this research we implemented five well-known automatic sentence alignment methods, including empirical, linguistic and hybrid techniques, and evaluated them as applied to Brazilian Portuguese-English parallel texts. The results are in accordance with those reported for other pairs of languages, even in that highest precisions (above 94%) were obtained for corpora without noise (i.e. grammatical or translation errors), as expected. Furthermore, the results point to a virtual tie between the methods, it being impossible to elect one as the best. In addition to the implementations of those methods and the parallel corpora built to evaluate them, other linguistic and computational resources were built during this work which are of great value to PLN research

Induction of translation lexicons and transfer rules for machine translation

A Tradução Automática (TA) -- tradução de uma língua natural (fonte) para outra (alvo) por meio de programas de computador -- é uma tarefa árdua devido, principalmente, à necessidade de um conhecimento lingüístico aprofundado das duas (ou mais) línguas envolvidas para a construção de recursos, como gramáticas de tradução, dicionários bilíngües etc. A escassez de recursos lingüísticos, e mesmo a dificuldade em produzi-los, geralmente são fatores limitantes na atuação dos sistemas de TA, restringindo-os, por exemplo, quanto ao domínio de aplicação. Neste contexto, diversos métodos vêm sendo propostos com o intuito de gerar, automaticamente, conhecimento lingüístico a partir dos recursos multilíngües e, assim, tornar a construção de tradutores automáticos menos trabalhosa. O projeto ReTraTos, apresentado neste documento, é uma dessas propostas e visa à indução automática de léxicos bilíngües e de regras de tradução a partir de corpora paralelos etiquetados morfossintaticamente e alinhados lexicalmente para os pares de idiomas português--espanhol e português--inglês. O sistema proposto para a indução de regras de tradução apresenta uma abordagem inovadora na qual os exemplos de tradução são divididos em blocos de alinhamento e a indução é realizada para cada bloco, separadamente. Outro fator inovador do sistema de indução é uma filtragem mais elaborada das regras induzidas. Além dos sistemas de indução de léxicos bilíngües e de regras de tradução, implementou-se também um módulo de tradução automática para permitir a validação dos recursos induzidos. Os léxicos bilíngües foram avaliados intrinsecamente e os resultados obtidos estão de acordo com os relatados na literatura para essa área. As regras de tradução foram avaliadas direta e indiretamente por meio do módulo de TA e sua utilização trouxe um ganho na tradução palavra-a-palavra em todos os sentidos (fonte--alvo e alvo--fonte) para a tradução dos idiomas em estudo. As traduções geradas com os recursos induzidos no ReTraTos também foram comparadas às geradas por sistemas comerciais, apresentando melhores resultados para o par de línguas português--espanhol do que para o par português--inglês.Machine Translation (MT) -- the translation of a natural (source) language into another (target) by means of computer programs -- is a hard task, mainly due to the need of deep linguistic knowledge about the two (or more) languages required to build resources such as translation grammars, bilingual dictionaries, etc. The scarcity of linguistic resources or even the difficulty to build them often limits the use of MT systems, for example, to certain application domains. In this context, several methods have been proposed aiming at generating linguistic knowledge automatically from multilingual resources, so that building translation tools becomes less hard. The ReTraTos project presented in this document is one of these proposals and aims at inducing translation lexicons and transfer rules automatically from PoS-tagged and lexically aligned translation examples for Portuguese--Spanish and Portuguese--English language pairs. The rule induction system brings forth a new approach, in which translation examples are split into alignment blocks and induction is performed for each type of block separately. Another new feature of this system is a more elaborate strategy for filtering the induced rules. Besides the translation lexicon and the transfer rule induction systems, we also implemented a MT module for validating the induced resources. The induced translation lexicons were evaluated intrinsically and the results obtained agree with those reported on the literature. The induced translation rules were evaluated directly and indirectly by the MT module, and improved the word-by-word translation in both directions (source--target and target--source) for the languages under study. The target sentences obtained by the induced resources were also compared to those generated by commercial systems, showing better results for Portuguese--Spanish than for Portuguese--English

Evaluating the LIHLA lexical aligner on Spanish, Brazilian Portuguese and Basque parallel texts

El alineamiento de palabras y de unidades multipalabra desempeña un papel importante en muchas aplicaciones del procesamiento de lenguaje natural, tales como la traducción automática basada en ejemplos, la inducción de reglas de transferencia para la traducción automática, la lexicografía bilingüe, la desambiguación de la polisemia, etc. En esta comunicación describimos LIHLA, un alineador de palabras que utiliza léxicos probabilísticos bilingües generados por un paquete de herramientas libremente disponible (NATools) y heurísticas independientes del idioma para encontrar alineamientos entre palabras y unidades multipalabra en textos paralelos alineados por oraciones. El método ha alcanzado una precisión de un 92.44% y un 85.09% y una cobertura de un 91.13% y un 64.66% en textos paralelos escritos en portugués brasileño–español y español–euskera, respectivamente.Alignment of words and multiword units plays an important role in many natural language processing applications, such as example-based machine translation, transfer rule learning for machine translation, bilingual lexicography, word sense disambiguation, etc. In this paper we describe LIHLA, a lexical aligner which uses bilingual probabilistic lexicons generated by a freely available set of tools (NATools) and language-independent heuristics to find links between single words and multiword units in sentence-aligned parallel texts. The method has achieved a precision of 92.44% and 85.09% and a recall of 91.13% and 64.66% on Brazilian Portuguese–Spanish and Spanish–Basque parallel texts, respectively.FAPESP, CAPES, CNPq and the Spanish Ministry of Science & Technology (Project TIC2003-08681-C02-01)

Automatic transfer rule induction from parallel corpora

Abstract. Recently, many projects have been proposed aiming at automatically transforming the multilingual information available on parallel texts into linguistic knowledge useful for machine translation. This paper describes an ongoing PhD project in which the main goal is to automatically induce transfer rules and bilingual dictionaries from part-of-speech tagged and lexically aligned parallel corpora. The final goal of this project is to use the induced rules and bilingual entries to translate from (to) Brazilian Portuguese to (from) Spanish and English

Classificação da qualidade da argumentação em tweets no domínio da política brasileira

A argumentação é uma habilidade inerente à comunicação humana, tanto em situações orais quanto escritas. Argumentos bem fundamentados são importantes para amparar a tomada de decisões e aprendizado, assim como para a obtenção de conclusões amplamente aceitas. Como área de pesquisa, a argumentação é um campo multidisciplinar que estuda os processos de debate e raciocínio. Em linguística computacional, investigações têm sido realizadas para (i) identificar argumentos e suas unidades e (ii) gerar ou (iii) avaliar a qualidade dos argumentos. No entanto, a maioria dos trabalhos atuais se concentra na mineração de argumentos em textos formais em inglês. Neste artigo, foi avaliada a qualidade da argumentação em tweets de domínio político, escritos em português do Brasil, usando algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina -- como Regressão Logística, K-Nearest Neighbors, Árvores de Decisão, Máquinas de Vetores Suporte (SVM), Floresta Aleatória e Naive Bayes -- e também um ajuste fino de dois modelos neurais (BERTimbau e RobertaTwitterBR). Além de trazer resultados práticos para a avaliação da qualidade da argumentação em um gênero textual desafiador, como o Twitter, e em um domínio controverso, como a política brasileira, este artigo também visa suprir a carência de trabalhos que avaliem automaticamente a qualidade dos argumentos em português. Dentre os algoritmos de classificação avaliados, o modelo obtido a partir do ajuste fino do BERTimbau apresentou os melhores resultados com uma precisão de 69,65\% quando foram consideradas todas as classes e de 100,00\% para as mensagens de alta qualidade de argumentação