Description of the Chinese-to-Spanish rule-based machine translation system developed with a hybrid combination of human annotation and statistical techniques

Two of the most popular Machine Translation (MT) paradigms are rule based (RBMT) and corpus based, which include the statistical systems (SMT). When scarce parallel corpus is available, RBMT becomes particularly attractive. This is the case of the Chinese--Spanish language pair. This article presents the first RBMT system for Chinese to Spanish. We describe a hybrid method for constructing this system taking advantage of available resources such as parallel corpora that are used to extract dictionaries and lexical and structural transfer rules. The final system is freely available online and open source. Although performance lags behind standard SMT systems for an in-domain test set, the results show that the RBMT’s coverage is competitive and it outperforms the SMT system in an out-of-domain test set. This RBMT system is available to the general public, it can be further enhanced, and it opens up the possibility of creating future hybrid MT systems.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

A Client mobile application for Chinese-Spanish statistical machine translation

This show and tell paper describes a client mobile application for Chinese-Spanish machine translation. The system combines a standard server-based statistical machine translation (SMT) system, which requires online operation, with different input modalities including text, optical character recognition (OCR) and automatic speech recognition (ASR). It also includes an index-based search engine for supporting off-line translation.Postprint (published version

Anàlisi de fitxers de Log en sistemes amb un gran volum d'informació i contingut crític i sensible

Aquest projecte és un Treball Final de Grau (TFG) de modalitat B, això significa que està desenvolupat en una empresa. El principal objectiu d’aquest projecte és desenvolupar una plataforma per poder consultar traces de Logs en temps real d’una forma senzilla i simple, ja que actualment els treballadors de la empresa dediquen més temps del necessari en dur a terme aquestes cerques. El principal problema és que quan volem consultar els Logs d’una aplicació s’ha d’accedir via ssh al servidor on s’ha executat, una vegada estem connectats hem de saber en quin fitxer s’ha guardat i després trobar la traça de dades dins d’aquest. Per dur a terme aquest objectiu utilitzarem les eines ElasticSearch, Logstash i Kibana, les quals en permetran agafar totes les dades de les aplicacions, centralitzar-les i finalment fer la cerca, utilitzant tot tipus de filtres.Este proyecto es un Trabajo Final de Grado (TFG) de modalidad B, esto significa que está desarrollado en una empresa. El principal objetivo de este proyecto es desarrollar una plataforma para poder consultar trazas de Logs en tiempo real de una forma sencilla y simple, ya que actualmente los trabajadores de la empresa dedican más tiempo del necesario a llevar a cabo estas búsquedas. El principal problema es que cuando queremos consultar los Logs de una aplicación se tiene que acceder vía ssh al servidor dónde se ha ejecutado, una vez estamos conectados tenemos que saber en qué fichero se ha guardado y luego encontrar la traza de datos dentro de este. Para llevar a cabo este objetivo utilizaremos las herramientas ElasticSearch, Logstash y Kibana, las cuales nos permitirán coger todos los datos de las aplicaciones, centralizarlos y finalmente hacer la búsqueda utilizando todo tipo de filtros.This project is a Degree Final Project modality B, this means that it is developed in a company. The main purpose of this project is to develop a platform to consult trace Logs in real time in an easy and simple way, so nowadays these company’s employees spend too much time doing these searches. The main problem is when we want to consult the Logs from an application, that we must access through ssh to the server where it has run, once we are connected we need to know in which file is saved and then find the data. To bring out this goal we will use the ElasticSearch, Logstash and Kibana tools, which allow us to get all application data, centralize it and finally do the search using all kinds of filters

Projecte campus multimodal: pilotatge del suport de veu en lectura. Memòria final

El projecte va ser acceptat a la convocatòria PID 2011-2012Memòria final del projecte d'innovació docent "Campus multimodal" en el què es va experimentar amb dues eines de suport de veu en la lectura en una assignatura de Tècniques de Treball en diverses carreres associades amb Dret. Les eines van ser ClaroRead, un programari de PC que llegeix en veu alta tot el contingut de l'ordinador ressaltant la paraula llegida i amb altres utilitats de resum i creació de mapes conceptuals; i ReadSpeaker, una eina instal.lada al campus virtual que llegeix en veu alta el contingut web i contingut dels fitxers PDF. S'explica l'experiència i els resultats. Es conclou amb la necessitat de facilitar eines de suport a la lectura per als alumnes amb necessitats especials.ReadSpeaker, Integrate

Withdrawal of infliximab therapy in ankylosing spondylitis in persistent clinical remission, results from the REMINEA study

Altres ajuts: This work is conducted under the umbrella of the Rheumatology Society of Catalonia and supported by Merck Research Laboratories.Background: Recent data suggest that anti-TNF doses can be reduced in ankylosing spondylitis (AS) patients. Some authors even propose withdrawing treatment in patients in clinical remission; however, at present there is no evidence to support this. Objective: To assess how long AS patients with persistent clinical remission remained free of flares after anti-TNF withdrawal and to evaluate the effects of treatment reintroduction. We also analyze the characteristics of patients who did not present clinical relapse. Methods: Multicenter, prospective, observational study of a cohort of patients with active AS who had received infliximab as a first anti-TNF treatment and who presented persistent remission (more than 6 months). We recorded at baseline and every 6-8 weeks over the 12-month period the age, gender, disease duration, peripheral arthritis or enthesitis, HLA-B27 status, BASDAI, CRP, ESR, BASFI, and three visual analogue scales, spine global pain, spinal night time pain, and patient's global assessment. Results: Thirty-six out of 107 patients (34%) presented persistent remission and were included in our study. After treatment withdrawal, 21 of these 36 patients (58%) presented clinical relapse during follow-up. Infliximab therapy was reintroduced and only 52% achieved clinical remission, as they had before the discontinuation of infliximab; in an additional 10%, reintroduction of infliximab was ineffective, obliging us to change the anti-TNF therapy. No clinical or biological factors were associated with the occurrence of relapse during the follow-up. Conclusions: Two thirds of patients in clinical remission presented clinical relapse shortly after infliximab withdrawal. Although the reintroduction of infliximab treatment was safe, half of the patients did not present the same clinical response that they had achieved prior to treatment withdrawal

The CARBA-MAP study: national mapping of carbapenemases in Spain (2014–2018)

Introduction:Infections caused by carbapenem-resistant Enterobacterales (CRE) and carbapenem-resistant Pseudomonas aeruginosa, including isolates producing acquired carbapenemases, constitute a prevalent health problem worldwide. The primary objective of this study was to determine the distribution of the different carbapenemases among carbapenemase-producing Enterobacterales (CPE, specifically Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae, Enterobacter cloacae complex, and Klebsiella aerogenes) and carbapenemase-producing P. aeruginosa (CPPA) in Spain from January 2014 to December 2018.Methods: A national, retrospective, cross-sectional multicenter study was performed. The study included the first isolate per patient and year obtained from clinical samples and obtained for diagnosis of infection in hospitalized patients. A structured questionnaire was completed by the participating centers using the REDCap platform, and results were analyzed using IBM SPSS Statistics 29.0.0.Results: A total of 2,704 carbapenemase-producing microorganisms were included, for which the type of carbapenemase was determined in 2692 cases: 2280 CPE (84.7%) and 412 CPPA (15.3%), most often using molecular methods and immunochromatographic assays. Globally, the most frequent types of carbapenemase in Enterobacterales and P. aeruginosa were OXA-48-like, alone or in combination with other enzymes (1,523 cases, 66.8%) and VIM (365 cases, 88.6%), respectively. Among Enterobacterales, carbapenemase-producing K. pneumoniae was reported in 1821 cases (79.9%), followed by E. cloacae complex in 334 cases (14.6%). In Enterobacterales, KPC is mainly present in the South and South-East regions of Spain and OXA-48-like in the rest of the country. Regarding P. aeruginosa, VIM is widely distributed all over the country. Globally, an increasing percentage of OXA-48-like enzymes was observed from 2014 to 2017. KPC enzymes were more frequent in 2017–2018 compared to 2014–2016.Discussion: Data from this study help to understand the situation and evolution of the main species of CPE and CPPA in Spain, with practical implications for control and optimal treatment of infections caused by these multi-drug resistant organisms

Traducció automàtica "online" entre xinès i castellà: Experimentant amb els paradigmes estadístic i per regles

Traducció automàtica estadística en xinès-castellà.[ANGLÈS] Due to the overwhelming increment of information in multiple languages, Machine Translation has become an essential application in our lives. Proof of this are the continuous investments made by technology companies to develop new and improved translation systems. However, translation between distant language pairs such as Chinese and Spanish, which are commonly used in both business and daily life, have been seldom addressed from a research point of view. This project focuses on online translation between Chinese and Spanish. Initially, we present a brief introduction to the field of Machine Translation, and a quick overview to its history and its main approaches. After that, we introduce Statistical Machine Translation, which is the translation paradigm behind our online system. We explain the mathematical basis and the structure of the models. Likewise, we present the evaluation framework used to evaluate our system. Next, we describe how the online system has been built, which allows for translating either from a web-based interface or from two mobile applications (one for Android and one for iOS). Also, we explain how special methods for inputting Chinese and Latin characters are included in the web-based interface and the application. Then, we present the implementation details regarding our statistical translation system. We cover both the description of the corpora used to train the system and the quality assessment of the resulting translations. Finally, we briefly explore the paradigm of rule-based machine translation (also between Chinese and Spanish). We explain the theory of this translation system and we describe the construction of a toy system in order to illustrate how this kind of systems works. This last task is the basis for an open-source rule-based machine translation system that is being developed within the framework of the Google Summer of Code 2013.[CASTELLÀ] Debido al imparable crecimiento de la información en múltiples idiomas, la traducción automática se ha convertido en una aplicación necesaria en nuestro día a día. Así lo demuestran las continuas inversiones que empresas tecnológicas llevan a cabo para desarrollar nuevos y mejores sistemas de traducción. Pares de lenguas tales como el chino y el castellano son frecuentemente utilizados tanto en los negocios como en la vida cotidiana. Este proyecto se centra en la traducción "online" entre chino y castellano. Inicialmente, se hace una breve introducción al campo de la traducción automática, un repaso sobre los principales puntos de su historia y se explican los principales enfoques de traducción automática. A continuación, se introduce la traducción automática estadística ya que es el paradigma de traducción que hay detrás de nuestro sistema "online". Se explica teóricamente cuáles son sus bases matemáticas y a partir de qué modelos se crea un traductor automático estadístico. Asimismo, también se explica teóricamente cómo funciona un método de evaluación para este tipo de traductores que, más adelante en el proyecto, será utilizado para evaluar nuestro propio traductor. En la parte siguiente se describe cómo está construido el sistema "online" que nos permite traducir tanto desde una página web como desde dos aplicaciones móviles (una para sistemas Android y la otra para sistemas iOS). También, se explica cómo han sido incluidos unos métodos especiales de escritura tanto de caracteres chinos como de caracteres latinos para la web y las aplicaciones. Posteriormente, presentamos la parte de evaluación del sistema de traducción estadístico que nos da información tanto de la calidad de las traducciones como de los corpus lingüísticos utilizados para entrenar el sistema. Finalmente, cambiamos de paradigma para centrarnos en la traducción basada en reglas también entre el chino y el castellano. Se explica de forma teórica como funciona este nuevo sistema de traducción y se construye un sistema sencillo de muestra para enseñar cómo se estructura este otro tipo de traductor. Esta última tarea constituye las bases de un sistema de traducción por reglas de código abierto que se desarrolla en el contexto del Google Summer of Code 2013.[CATALÀ] A causa de l’imparable creixement de la informació en múltiples idiomes, la traducció automàtica ha esdevingut una aplicació necessària en el nostre dia a dia. Així ho demostren les contínues inversions que empreses tecnològiques duen a terme per desenvolupar nous i millors sistemes de traducció. Parelles de llengües tals com el xinès i el castellà són freqüentment utilitzades tant en els negocis com en la vida quotidiana. Aquest projecte se centra en la traducció online entre xinès i castellà. Inicialment, es fa una breu introducció al camp de la traducció automàtica, un repàs sobre els principals punts de la seva història i s’expliquen els principals enfocaments de traducció automàtica que hi ha. A continuació, s’introdueix la traducció automàtica estadística ja que és el paradigma de traductor que hi ha darrere del nostre sistema online. S’explica teòricament quines són les seves bases matemàtiques i a partir de quins models es crea un traductor automàtic estadístic. Així mateix, també s’explica teòricament com funciona un mètode d’avaluació per aquest tipus de traductors que, més endavant en el projecte, serà utilitzat per avaluar el nostre propi traductor. En la part següent es descriu com està construït el sistema online que ens permet traduir tant des d’una pàgina web com des de dues aplicacions mòbils (una per a sistemes Android i l’altra per a sistemes iOS). Així mateix, s’explica com han estat inclosos uns mètodes especials d’escriptura tant de caràcters xinesos com de caràcters llatins per a la web i les aplicacions. Posteriorment, presentem la part d’avaluació del sistema de traducció estadístic que ens dóna informació tant de la qualitat de les traduccions com dels corpus lingüístics utilitzats per entrenar el sistema. Finalment, canviem de paradigma per centrar-nos en la traducció basada en regles també entre xinès i castellà. S'explica de forma teòrica com funciona aquest nou sistema de traducció i es construeix un sistema senzill de mostra per ensenyar com s’estructura aquest altre tipus de traductor. Aquesta última tasca constitueix les bases d’un sistema de traducció per regles de codi obert que es desenvolupa en el context del Google Summer of Code 2013

The importance of emotional intelligence in the selection of personnel

Treball Final de Grau en Psicologia. Codi: PS1048. Curs: 2018/2019.The objective of this work was to perform a bibliographic review that would allow to determine if emotional intelligence is really important within the personnel selection processes. The articles were reviewed using the following sources: www.want.uj.es, Google Scholar, Catalógo of the Universitat Jaume I and the magazine Sage Journals. The different searches were carried out for the terms: Emotional Intelligence, personnel selection, work and organization. In relation to the correlation of IE and staff selection I found 8 interesting articles which have as a fundamental theme the emotional intelligence in the organizations. In these articles, we can see how important it is to take into account the emotional intelligence in the selection processes, since it is able to significantly influence the productivity of the company, the relationship between workers, or the salary received .... In addition, people who have high levels of emotional intelligence are more resistant to workplace harassment, show greater respect for their co-workers and have a lower level of stress or burnout. Of all the articles reviewed, most of them were related to the influence of EI in organizations and a large number of them maintain an empirical character through different studies. Workers with greater responsibility and more specialized tasks facing the public, be it a lawyer or a commercial agent, must have a high EI ratio to be effective for the public. On the other hand, we have seen that there is a negative correlation between emotional intelligence and low-skilled jobs, since in these workers the ability or ability to solve problems, creativity or communication skills is somewhat low ... Finally, negative emotions hurt the productivity of a company. These are: Anger and Rabies.El objetivo de este trabajo fue realizar una revisión bibliográfica que permitiera determinar si la inteligencia emocional es realmente importante dentro de los procesos de selección del personal. La revisión de los artículos se realizó empleando las siguientes fuentes: www.want.uj.es,Google Scholar, Catalógo de la Universidad Jaume I y la revista Sage Journals. Las diferentes búsquedas se realizaron para los términos: Inteligencia Emocional, selección del personal, trabajo y organización. En relación con la correlación de IE y selección del personal encontré 8 artículos interesantes los cuales tienen como tema fundamental la inteligencia emocional en las organizaciones. En estos artículos, podemos ver cómo de importante es tener en cuenta la inteligencia emocional en los procesos de selección, ya que es capaz de influir de manera notable en la productividad de la empresa, la relación entre trabajadores, o el salario percibido…. Además, las personas que tienen niveles de inteligencia emocional elevados son más resistentes al acoso laboral, muestran un mayor respeto por sus compañeros de trabajo y tienen un menor nivel de estrés o “burnout”. De todos los artículos revisados, gran parte de ellos estuvieron relacionados con la influencia de la IE en las organizaciones y un gran número de ellos mantienen un carácter empírico a través de diferentes estudios. Por otro lado, hemos podido ver que existe una correlación negativa entre inteligencia emocional y trabajos poco cualificados, ya que en estos trabajadores la habilidad o capacidad de resolver problemas, la creatividad o la habilidad de comunicación es un tanto baja… Finalmente, tras la revisión de varios estudios podemos decir que las emociones negativas perjudican a la productividad de una empresa u organización. Las emociones que más correlacionan con la baja productividad de la empresa son: Ira y Rabia. En cambio, las personas que están más involucradas en su trabajo son más productivas y más rentables para la empresa

Anàlisi de fitxers de Log en sistemes amb un gran volum d'informació i contingut crític i sensible

Aquest projecte és un Treball Final de Grau (TFG) de modalitat B, això significa que està desenvolupat en una empresa. El principal objectiu d’aquest projecte és desenvolupar una plataforma per poder consultar traces de Logs en temps real d’una forma senzilla i simple, ja que actualment els treballadors de la empresa dediquen més temps del necessari en dur a terme aquestes cerques. El principal problema és que quan volem consultar els Logs d’una aplicació s’ha d’accedir via ssh al servidor on s’ha executat, una vegada estem connectats hem de saber en quin fitxer s’ha guardat i després trobar la traça de dades dins d’aquest. Per dur a terme aquest objectiu utilitzarem les eines ElasticSearch, Logstash i Kibana, les quals en permetran agafar totes les dades de les aplicacions, centralitzar-les i finalment fer la cerca, utilitzant tot tipus de filtres.Este proyecto es un Trabajo Final de Grado (TFG) de modalidad B, esto significa que está desarrollado en una empresa. El principal objetivo de este proyecto es desarrollar una plataforma para poder consultar trazas de Logs en tiempo real de una forma sencilla y simple, ya que actualmente los trabajadores de la empresa dedican más tiempo del necesario a llevar a cabo estas búsquedas. El principal problema es que cuando queremos consultar los Logs de una aplicación se tiene que acceder vía ssh al servidor dónde se ha ejecutado, una vez estamos conectados tenemos que saber en qué fichero se ha guardado y luego encontrar la traza de datos dentro de este. Para llevar a cabo este objetivo utilizaremos las herramientas ElasticSearch, Logstash y Kibana, las cuales nos permitirán coger todos los datos de las aplicaciones, centralizarlos y finalmente hacer la búsqueda utilizando todo tipo de filtros.This project is a Degree Final Project modality B, this means that it is developed in a company. The main purpose of this project is to develop a platform to consult trace Logs in real time in an easy and simple way, so nowadays these company’s employees spend too much time doing these searches. The main problem is when we want to consult the Logs from an application, that we must access through ssh to the server where it has run, once we are connected we need to know in which file is saved and then find the data. To bring out this goal we will use the ElasticSearch, Logstash and Kibana tools, which allow us to get all application data, centralize it and finally do the search using all kinds of filters