A neural networks benchmark for image classification

A través de este documento, el lector puede hacerse hacerse una idea de como ha sido la historia de los métodos usados para clasificación de imagen, tanto con métodos clásicos como con redes neuronales artificiales; todo ello en el contexto de visión para robots. Primero revisaremos los métodos clásicos, pasando por sus restricciones y limitaciones, escogeremos uno y sacaremos diferentes medidas sobre cómo se comporta. Después, exploraremos, brevemente, los tipos de redes neuronales que se utilizan para esta tarea, pasando por el estado del arte y su aportación; también escogeremos una red y mediremos su eficacia. Con todo ello, explicaremos el método empleado para medir y los resultados experimentales obtenidos. Por último discutiremos estos resultados y expondremos nuestras conclusiones, así como posibles lineas futuras de investigación. Through this document, the reader can get an idea of the history of modern and classic methods for the task of image classification, we present a simple image classification task, in the context of robotic vision, and how different neural networks reach to stable solutions. First, we'll review different classic methods, evaluating their constraints and limitations, only to pick one up and benchmark it. Then, briefly, we will explore more modern methods, choose one, and benchmark it. Then, both benchmarks will be compared, and experimental results will be analyzed and explained. We'll conclude with a discussion of the results, pointing out future lines of research

Survey on Evaluation Methods for Dialogue Systems

In this paper we survey the methods and concepts developed for the evaluation of dialogue systems. Evaluation is a crucial part during the development process. Often, dialogue systems are evaluated by means of human evaluations and questionnaires. However, this tends to be very cost and time intensive. Thus, much work has been put into finding methods, which allow to reduce the involvement of human labour. In this survey, we present the main concepts and methods. For this, we differentiate between the various classes of dialogue systems (task-oriented dialogue systems, conversational dialogue systems, and question-answering dialogue systems). We cover each class by introducing the main technologies developed for the dialogue systems and then by presenting the evaluation methods regarding this class

Entrenamiento Croslingüe para Búsqueda de Respuestas de Opción Múltiple

In this work we explore to what extent multilingual models can be trained for one language and applied to a different one for the task of Multiple Choice Question Answering. We employ the RACE dataset to fine-tune both a monolingual and a multilingual models and apply these models to another different collections in different languages. The results show that both monolingual and multilingual models can be zero-shot transferred to a different dataset in the same language maintaining its performance. Besides, the multilingual model still performs good when it is applied to a different target language. Additionally, we find that exams that are more difficult to humans are harder for machines too. Finally, we advance the state-of-the-art for the QA4MRE Entrance Exams dataset in several languages.En este trabajo exploramos en qué medida los modelos multilingües pueden ser entrenados para un solo idioma y aplicados a otro diferente para la tarea de respuesta a preguntas de opción múltiple. Empleamos el conjunto de datos RACE para ajustar tanto un modelo monolingüe como multilingüe y aplicamos estos modelos a otras colecciones en idiomas diferentes. Los resultados muestran que tanto los modelos monolingües como los multilingües pueden transferirse a un conjunto de datos diferente en el mismo idioma manteniendo su rendimiento. Además, el modelo multilingüe todavía funciona bien cuando se aplica a un idioma de destino diferente. Asimismo, hemos comprobado que los exámenes que son más difíciles para los humanos también son más difíciles para las máquinas. Finalmente, avanzamos el estado del arte para el conjunto de datos QA4MRE Entrance Exams en varios idiomas.This work has been funded by the Spanish Research Agency under CHIST-ERA LIHLITH project (PCIN-2017-085/AEI) and deepReading (RTI2018-096846-B-C21 /MCIU/AEI/FEDER,UE)

Survey on evaluation methods for dialogue

In this paper we survey the methods and concepts developed for the evaluation of dialogue systems. Evaluation is a crucial part during the development process. Often, dialogue systems are evaluated by means of human evaluations and questionnaires. However, this tends to be very cost and time intensive. Thus, much work has been put into finding methods, which allow to reduce the involvement of human labour. In this survey, we present the main concepts and methods. For this, we differentiate between the various classes of dialogue systems (task-oriented dialogue systems, conversational dialogue systems, and question-answering dialogue systems). We cover each class by introducing the main technologies developed for the dialogue systems and then by presenting the evaluation methods regarding this class

Evaluación del Enlazado de Entidades para Sistemas Pregunta-Respuesta sobre Grafos de Conocimiento

Entity Linking (EL) is the process of anchoring a part of a question to a node (entity) already known in a Knowledge Base (KB). Although EL has been widely studied with large documents such as webpages, there have not been studies about its impact on Question Answering (QA). In this paper, we study benchmarks for QA and how they are composed, providing insights about its suitability for a real evaluation about the state of the art in QA, specillay if we want to take into account the subtask of EL. We propose a semi-automatic method to generate an EL dataset linked to the QA task taking advantage of pre-existing QA datasets. We apply this method to benchmarking QA collections, analyze the results and release the created dataset to the research community, including a subset focused on complex EL in QA. We believe that EL e ectiveness in the context of QA can be better assessed through the use of the proposed dataset.El Enlazado de Entidades (EE) consiste en asociar partes de un texto con nodos de una Base de Conocimiento (BC). A pesar de que se ha prestado bastante atención a la tarea de EE en documentos, apenas hay estudios relativos a su impacto en el campo de la Búsqueda de Respuestas (BR). En este trabajo estudiamos la composición de varias colecciones de BR y realizamos varias observaciones relativas a su adecuación para evaluar sistemas BR, especialmente en lo relativo a realizar EE. También proponemos un método semiautomático para crear colecciones de EE en el contexto de BR reaprovechando colecciones existentes de BR. Posteriormente, aplicamos nuestro método a varias colecciones actuales de BR, analizamos los resultados obtenidos y ponemos a disposición de la comunidad científica la colección de EE generada, incluyendo un subconjunto que contiene los ejemplos donde es más difícil realizar EE. Consideramos que la disponibilidad de esta nueva colección permitirá una mejor evaluación de la tarea de EE en el contexto de la BR.This work has been partially funded by the Spanish Research Agency (Agencia Estatal de Investigación) LIHLITH project (PCIN-2017-085/AEI) in the framework of EU ERA-Net CHIST-ERA and RTI2018-096846-B-C21 (MCIU/AEI/FEDER,UE)

Uso de radón-222 para determinar el flujo de agua en una laguna freática de la llanura medanosa de San Luis (Argentina)

In the southeastern portion of San Luis Province (33°53’10’’-34°19’00’’ S and 65°42’00’’-65°20’00’’ W), the sand dune landscape hosts a lacustrine system with more than 200 water bodies, where the water table reaches the surface and fills the deepest depressions. The aim of this study is to analyze surface-groundwater interactions using the radioactive isotope radon-222 (222Rn) in a lake known as “Los Pocitos”. During September 2017, in situ222Rn determinations were performed in the air; in the water/sediment interface and in surface waters at 6 sampling stations, as well as in 4 groundwater samples collected in the dune and the lake mudflat using the RAD-7 equipment (Durridge Co.). Surface waters are of the HCO3--Na+-K+ type, with mean pH and electrical conductivity in Lake Los Pocitos of 8.7 and 1232 µS cm-1, respectively, whereas the groundwater is of the HCO3--Ca+2 type, with variable pH and electrical conductivity values. In the northern portion of the lake, concentrations of222Rn in surface water were ~ 70 Bq m-3, one order of magnitude greater than those of the southern sector, which registered values < 5 Bq m-3. By means of a222Rn mass balance model it was possible to determine that the groundwater discharge occurs in the northern sector, with an inflow discharge rate of about 185.3 ± 39.1 m3 d-1, whereas in the southern sector, an outflow from the lake to the surrounding aqui-fers can be detected. The intense groundwater inflow into these lakes may explain their relatively low salinity under a semi-arid climate in which evaporation by far exceeds direct rainfall input.En el sector sureste de la provincia de San Luis (33°53’10’’-34°19’00’’ S y 65°42’00’’-65°20’00’’ O), sobre un paisaje medanoso, se desarrolla un sistema lagunar compuesto por más de 200 depresiones someras en donde los niveles freáticos alcanzan la superficie. El propósito de este trabajo es analizar las interacciones agua superficial-subterránea utilizando el isótopo radioactivo radón-222 (222Rn) en una de estas lagunas, conocida como “Los Pocitos”. Durante septiembre de 2017 se realizaron, in situ, determinaciones de 222Rn utilizando el equipo portátil RAD-7 (Durridge Co.), en el aire, en la interfase agua/sedimento, en 6 estaciones de muestreo alrededor de la laguna, así como también en 4 muestras de agua subterránea tomadas en la duna y en las márgenes de la laguna. Los resultados obtenidos indican que las aguas superficiales son del tipo HCO3 - - Na+ - K+ y tienen un pH y una conductividad eléctrica promedio de 8,7 y 1232 µS cm-1, respectivamente, mientras que las aguas subterráneas son HCO3 - - Ca+2 y tienen un pH y una conductividad eléctrica variable. En el sector norte se presentan las mayores concentraciones de 222Rn en el agua superficial, de aproximadamente 70 Bq m-3, un orden de magnitud mayor que en el sector sur, donde se registraron concentraciones < 5 Bq m-3. Mediante un modelo de balance de masa de 222Rn se estimó que la descarga de agua subterránea ocurre en el sector norte, con un caudal de 185,3 ± 39,1 m3 d-1. Por el contrario, en el sector sur hay un aporte de agua desde la laguna hacia los acuíferos circundantes. Este flujo de agua subterránea hacia las lagunas podría explicar su relativa baja salinidad en un clima semiárido en el que la evaporación supera a las precipitaciones en el balance hídrico.Fil: Echegoyen, Cecilia Vanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigaciones en Ciencias de la Tierra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigaciones en Ciencias de la Tierra; ArgentinaFil: Lecomte, Karina Leticia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigaciones en Ciencias de la Tierra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigaciones en Ciencias de la Tierra; ArgentinaFil: Campodonico, Verena Agustina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigaciones en Ciencias de la Tierra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigaciones en Ciencias de la Tierra; ArgentinaFil: Yaciuk, Pablo Agustín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigaciones en Ciencias de la Tierra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigaciones en Ciencias de la Tierra; ArgentinaFil: Jobbágy, Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi". Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi"; ArgentinaFil: Heider, Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi". Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi"; ArgentinaFil: Sepúlveda, Laura Daniela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigaciones en Ciencias de la Tierra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigaciones en Ciencias de la Tierra; ArgentinaFil: Pasquini, Andrea Ines. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigaciones en Ciencias de la Tierra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigaciones en Ciencias de la Tierra; ArgentinaFil: de Micco, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Comision Nacional de Energia Atomica. Gerencia Complejo Tecnológico Pilcaniyeu. División Cinética Química; ArgentinaFil: Bohe, Ana Ester. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Comahue; Argentina. Comision Nacional de Energia Atomica. Gerencia Complejo Tecnológico Pilcaniyeu. División Cinética Química; Argentin

Arsenic in lakes from South Eastern San Luis (Argentina)

La planicie arenosa del sureste de la provincia de San Luis alberga más de 200 lagunas someras. Este sistema presenta aguas del tipo sódicas, claramente alcalinas con valores de pH entre 8,6 y 9,3 y con conductividades entre 1.232 y 2.243 μS/cm. Se ha detectado en la zona la presencia de arsénico en aguas naturales en concentraciones superiores a los valores límite establecidos por la CAA y OMS para el consumo humano. La concentración de arsénico varía entre 6,9 y 150,0 μg/L (promedio 83,8 μg/L), por encima de las concentraciones medias de las aguas superficiales (0,8 μg/L). El resto de los elementos traza presentan un comportamiento similar al promedio de los ríos prístinos del mundo.Centro de Investigaciones Geológica

Sputnik V vaccine elicits seroconversion and neutralizing capacity to SARS-CoV-2 after a single dose

Massive vaccination offers great promise for halting the global COVID-19 pandemic. However, the limited supply and uneven vaccine distribution create an urgent need to optimize vaccination strategies. We evaluate SARS-CoV-2-specific antibody responses after Sputnik V vaccination of healthcare workers in Argentina, measuring IgG anti-spike titers and neutralizing capacity after one and two doses in a cohort of naive or previously infected volunteers. By 21 days after receiving the first dose of the vaccine, 94% of naive participants develop spike-specific IgG antibodies. A single Sputnik V dose elicits higher antibody levels and virus-neutralizing capacity in previously infected individuals than in naive ones receiving the full two-dose schedule. The high seroconversion rate after a single dose in naive participants suggests a benefit of delaying administration of the second dose to increase the number of people vaccinated. The data presented provide information for guiding public health decisions in light of the current global health emergency.Fil: Rossi, Andrés Hugo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Ojeda, Diego Sebastian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Varese, Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Investigaciones Biomédicas en Retrovirus y Sida. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Investigaciones Biomédicas en Retrovirus y Sida; ArgentinaFil: Sanchez, Lautaro Nicolas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: González López Ledesma, María Mora. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Mazzitelli, Ignacio Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Investigaciones Biomédicas en Retrovirus y Sida. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Investigaciones Biomédicas en Retrovirus y Sida; ArgentinaFil: Alvarez Juliá, Anabel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Oviedo Rouco, Santiago. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Pallarés, Horacio Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Costa Navarro, Guadalupe Soledad. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Rasetto, Natalí Belén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Garcia, Corina Ileana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Wenker, Shirley Denise. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Ramis, Lila Yanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Bialer, Magali Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: de Leone, María José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Hernando, Carlos Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Sosa, Santiago. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Bianchimano, Luciana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Rios, Antonella Soledad. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Treffinger Cienfuegos, Maria Soledad. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Caramelo, Julio Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Longueira, Yesica Soledad. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Investigaciones Biomédicas en Retrovirus y Sida. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Investigaciones Biomédicas en Retrovirus y Sida; ArgentinaFil: Laufer, Natalia Lorna. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Investigaciones Biomédicas en Retrovirus y Sida. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Investigaciones Biomédicas en Retrovirus y Sida; ArgentinaFil: Alvarez, Diego Ezequiel. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas; ArgentinaFil: Carradori, Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Investigaciones Biomédicas en Retrovirus y Sida. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Investigaciones Biomédicas en Retrovirus y Sida; ArgentinaFil: Pedrozza, Dariana. Hospital Interzonal General de Agudos Dr Pedro Fiorito; ArgentinaFil: Rima, Alejandra. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital Interzonal de Agudos Evita.; ArgentinaFil: Echegoyen, Cecilia. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Ministerio de Salud. Hospital Interzonal General de Agudos "prof. Dr. Rodolfo Rossi".; ArgentinaFil: Ercole, Regina. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital Interzonal Especializado de Agudos y Cronicos San Juan de Dios.; ArgentinaFil: Gelpi, Paula. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital Interzonal de Agudos San Roque de Gonnet; ArgentinaFil: Marchetti, Susana. Hospital Interzonal General de Agudos San Martín; ArgentinaFil: Zubieta, Martín. Provincia de Buenos Aires. Ministerio de Salud. Hospital Alta Complejidad en Red El Cruce Dr. Néstor Carlos Kirchner Samic; ArgentinaFil: Docena, Guillermo H.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Estudios Inmunológicos y Fisiopatológicos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Estudios Inmunológicos y Fisiopatológicos; ArgentinaFil: Kreplak, Nicolas. Ministerio de Salud de la Nación; ArgentinaFil: Yanovsky, Marcelo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Geffner, Jorge Raúl. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Investigaciones Biomédicas en Retrovirus y Sida. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Investigaciones Biomédicas en Retrovirus y Sida; ArgentinaFil: Pifano, Marina. Ministerio de Salud de la Nación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Gamarnik, Andrea Vanesa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; Argentin

Continuous Learning for Question Answering

International audienceWe consider the problem of answering natural language questions over a Knowledge Graph, in the case of systems that must evolve over time in a production environment. One of the key issues is that we can expect the system will receive questions that cannot be answered with the current state of the Knowledge Graph. We discuss here the challenges we need to address in this scenario and the expected behavior of this kind of Lifelong learning system. We also suggest a first task to address this problem and a possible procedure to build a benchmark

Matching Words and Knowledge Graph Entities with Meta-Embeddings

International audienceWord vector are a key comp onent for matching distinct textual units semantically. However, they are not directly applicable for matching text with tructured data, for whi ch graph embeddings exist. In this work, we propose a flexible method in order to map the representation of graph embedding to word embeddings representation. Thus, we can improve word embeddings with a weighted average with mapped graph embeddings.We evaluate our models on the task of matching natural language questions and SPARQL queries, and significantly improve queries matching accuracy. We also evaluate word meta-embeddings intrinsically and show improvements over previous models