Automatic translation using semantic knowledge in a restricted domain

[ES] El propósito que sigue este trabajo es incorporar conocimiento semántico a la traducción automática con el objetivo de mejorar la calidad de ´esta en dominios restringidos. Nos centraremos en la traducción entre inglés, francés y español en el contexto de consultas telefónicas a un servicio de información ferroviaria. Se han desarrollado varias estrategias para la incorporación de la semántica en el proceso de traducción. Algunas de estas aproximaciones incorporan la semántica directamente en los elementos al ser traducidos, mientras que otras utilizan una interlingua o lengua pivote que representa la semántica. Todas estas aproximaciones han sido comparadas experimentalmente con una traducción automática basada en segmentos léxicos que no incorpora conocimiento semántico.[EN] The purpose of this work is to add semantic knowledge to a machine translation process in order to improve its quality for restricted domains. We will focus on the translation between English, French and Spanish, in a task of telephonic query to a railway information service. Many strategies have been developed for the incorporation of semantics into the translation process. Some of these approaches directly incorporate semantics into the elements to be translated and some others use an interlingua or pivot language that represents the semantics. All of these approaches have been experimentally compared to an automatic translation based on lexical segments that do not incorporate semantic knowledge.Hurtado Oliver, LF.; Costa Lacuesta, I.; Segarra Soriano, E.; García Granada, F.; Sanchís Arnal, E. (2016). Traducción Automática usando conocimiento semántico en un dominio restringido. Procesamiento del Lenguaje Natural. (57):101-108. http://hdl.handle.net/10251/84810S1011085

Estudio Multiparamétrico para Reconstrucción de Imágenes de TAC Empleando el Método LSQR con Pocas Vistas

Para la reconstrucción de imágenes de TAC (Tomografía Axial Computarizada) existen diversos métodos a utilizar. El método objeto de este estudio es el LSQR utilizando pocas vistas, que combinado con un proceso de filtrado y aceleración permite obtener reconstrucciones de buena calidad exponiendo al paciente a menos radiación. En este trabajo se ha realizado un estudio multiparamétrico en un entorno Grid para determinar los parámetros óptimos de dicho método, y comparar la calidad de las imágenes obtenidas tras la reconstrucción con determinado número de vistas.Este trabajo fue soportado por el proyecto ANITRAN PROMETEOII/2014/008 de la Generalitat Valenciana de España, por el Ministerio de Economía y Competitividad español con la subvención TIN2015-66972-C5-4-R cofinanciado por fondos FEDER y ENE2014-59442-P-AR.Chillarón Pérez, M.; Costa Lacuesta, I.; Vidal Gimeno, VE.; Verdú Martín, GJ.; Morato Rafet, S. (2016). Estudio Multiparamétrico para Reconstrucción de Imágenes de TAC Empleando el Método LSQR con Pocas Vistas. Senda Editorial. http://hdl.handle.net/10251/87710

Implementación Paralela de un Método Iterativo de Reconstrucción de Imagen de TAC y Evaluación Paramétrica en el Grid

The SART algorithm s goal is to do an iterative CT reconstruction. This iterative reconstruction obtains an aproximate solution and can be done with a set of only a few projections instead of the full projections needed when using direct methods, this way the dose that the patient takes can be reduced. In this work we want to do a parallelization of the algorithm in C, for that purpose we will use PETSc and CUDA libraries. After this parallelization we will do an study on a grid, in this study we will launch multiple simultaneous tasks, changing these parameters that can be tuned by the user in order to find those parameters that are optimum for different image qualities, number of projections used, etc.El algoritmo SART tiene como objetivo la reconstrucción iterativa de imágenes de TAC. Esta reconstrucción iterativa obtiene una solución aproximada y puede realizarse a partir de un conjunto menor de proyecciones que los métodos directos, reduciendo así la dosis necesaria que recibe el paciente. En este trabajo se realizara una implementación paralela del método propuesto en el lenguaje de programación C, para ello utilizaremos librerías de altas prestaciones para matrices dispersas y CUDA. A continuación, se procederá a realizar un estudio en el grid, en el cual se realizarán multitud de pruebas simultáneas para realizar un barrido de los parámetros que puede ajustar el usuario en este algoritmo; con el objetivo de determinar aquellos valores que son óptimos para diferentes calidades de imágenes a reconstruir, número de proyecciones usadas, etc.Costa Lacuesta, I. (2016). Implementación Paralela de un Método Iterativo de Reconstrucción de Imagen de TAC y Evaluación Paramétrica en el Grid. http://hdl.handle.net/10251/75294TFG