Predicate Matrix: an interoperable lexical knowledge base for predicates

183 p.La Matriz de Predicados (Predicate Matrix en inglés) es un nuevo recurso léxico-semántico resultado de la integración de múltiples fuentes de conocimiento, entre las cuales se encuentran FrameNet, VerbNet, PropBank y WordNet. La Matriz de Predicados proporciona un léxico extenso y robusto que permite mejorar la interoperabilidad entre los recursos semánticos mencionados anteriormente. La creación de la Matriz de Predicados se basa en la integración de Semlink y nuevos mappings obtenidos utilizando métodos automáticos que enlazan el conocimiento semántico a nivel léxico y de roles. Asimismo, hemos ampliado la Predicate Matrix para cubrir los predicados nominales (inglés, español) y predicados en otros idiomas (castellano, catalán y vasco). Como resultado, la Matriz de predicados proporciona un léxico multilingüe que permite el análisis semántico interoperable en múltiples idiomas

Proyecto NewsReader

The European project NewsReader develops advanced technology to process daily news streams in 4 languages, extracting what happened, when and where it happened and who was involved. NewsReader reads massive amounts of news coming from thousands of sources. It compares the results across sources to complement information and determine where the different sources disagree. Furthermore, it merges current news with previous news, creating a long-term history rather than separate events. The result is cumulated over time, producing an extremely large knowledge base that is visualized using new techniques to provide more comprehensive access.El proyecto europeo NewsReader desarrolla tecnología avanzada para procesar flujos continuos de noticias diarias en 4 idiomas, extrayendo lo que pasó, cuándo, dónde y quién estuvo involucrado. NewsReader lee grandes cantidades de noticias procedentes de miles de fuentes. Se comparan los resultados a través de las fuentes para complementar la información y determinar en qué están de acuerdo. Además, se fusionan noticias actuales con noticias previas, creando una historia a largo plazo en lugar de eventos separados. El resultado se acumula a lo largo del tiempo, produciendo una inmensa base de conocimiento que puede ser visualizada usando nuevas técnicas que permiten un acceso a la información más exhaustivo.This work has been supported by the EC within the 7th framework programme under grant agreement nr. FP7-IST-316040

Extracción de traducciones de términos a partir de corpus comparables pertenecientes a áreas específicas

En la literatura se han propuesto diferentes estrategias para la tarea de extracción automática de traducciones a partir de corpus comparables, estando basadas la mayoría de ellas en la idea de similitud entre contextos. Este trabajo aborda la citada tarea para el par de lenguas Euskera-Castellano y el género científico-divulgativo. Los principales puntos en los que se centra este trabajo son los siguientes: diseñar un método que combine las existentes aproximaciones; adaptar este método al par de lenguas Euskera-Castellano y al género científico-divulgativo; y por último analizar el comportamiento de distintas técnicas tanto para el proceso de traducción de contextos como el cálculo de similitud entre ellos. Finalmente, evaluaremos los diferentes prototipos implementados de acuerdo a la precisión obtenida para distintos cutoffs. Los resultados obtenidos muestran que el método híbrido diseñado resulta adecuado y una mejora para el cálculo de similitudes entre contextos mediante los modelos probabilísticos propuestos.Several approaches have been proposed in the literature for extracting word translations from comparable corpora, almost all of them based on the idea of context similarity. This work addresses the aforementioned issue for the Basque-Spanish pair in a popular science domain. The main tasks our experiments focus on include: designing a method to combine some of the existing approaches; adapting this method to a popular science domain for the Basque-Spanish pair; and analyzing the performance of different approaches both for translating the contexts of the words and computing the similarity between contexts. We finally evaluate the different prototypes by calculating the precision for different cutoffs. The yielded results show the validity of the designed hybrid method, as well as the improvement obtained by using the probabilistic models we propose for computing the similarity between contexts

Estrategias de clasificación bilingüe de intenciones para escenarios con conjuntos de datos reducidos

This paper explores various approaches for implementing bilingual (Spanish and Basque) intent classifiers in cases where limited annotated data is available. Our study examines which fine-tuning strategy is more appropriate in such resource-limited scenarios: bilingual fine-tuning on a small number of manually annotated examples; a monolingual fine-tuning that relies on data augmentation via paraphrasing; or a combination of both. We explore two data augmentation strategies, one based on paraphrasing language models and the other based on back translation. Experiments are conducted on multiple pre-trained language models in order to evaluate the suitability of both monolingual and multilingual language models. The different approaches have been evaluated on two scenarios: i) a real use case over procedures associated with municipal sports services; and ii) a simulated scenario from the multi-domain Facebook Multilingual Task-Oriented dataset. Results show that data augmentation based on back translation is beneficial for monolingual classifiers that rely on pre-trained monolingual language models. Combining bilingual fine-tuning of the multilingual model with the data augmented by back translation outperforms the monolingual model-based approaches for Basque.Este artículo explora varios enfoques para implementar clasificadores de intención bilingües (castellano y euskera) en casos en los que se dispone de un número limitado de datos anotados. Analizamos cuál es la estrategia de ajuste más adecuada en un contexto donde los recursos son escasos: ajuste bilingüe sobre un reducido número de ejemplos anotados manualmente; ajuste monolingüe basado en el aumento de datos mediante paráfrasis; o la combinación de ambos. Exploramos dos estrategias de aumento de datos, una basada en modelos lingüísticos de generación de paráfrasis y la otra en la traducción inversa. Además, los experimentos se realizan con múltiples modelos lingüísticos pre-entrenados para evaluar la idoneidad de los modelos lingüísticos monolingües y multilingües. Los distintos enfoques se han evaluado en dos escenarios: i) uno real, que corresponde a los trámites asociados a servicios deportivos municipales, y ii) otro simulado a partir del conjunto de datos multidominio Facebook Multilingual Task-Oriented Dataset. Los resultados muestran que para los clasificadores monolingües que se basan en modelos lingüísticos monolingües preentrenados, el aumento de datos basado en la traducción inversa es beneficioso. En el caso del euskera, la combinación del ajuste bilingüe del modelo multilingüe con los datos aumentados mediante la traducción inversa supera a los enfoques basados en modelos monolingües.This work has been partially funded by the Basque Government (ICL4LANG project, grant no. KK-2023/00094)