BigMark: análisis y predicción de calificaciones mediante Big Data

Proyecto de innovación docente en el que apliquemos estas técnicas de análisis de datos inteligentes para extraer información a partir de las calificaciones obtenidas por los alumnos durante el curso. El proyecto consiste en el desarrollo de una aplicación inteligente, disponible a través del navegador web o del móvil, para que tanto los profesores como los alumnos puedan ver las calificaciones del curso, compararlas e incluso predecirlas. La predicción se consigue mediante el análisis de datos y la aplicación de técnicas de regresión estadística a partir de los datos del curso actual y de los cursos anteriores, tanto del alumno que busca información como (de forma anonimizada) de sus compañeros

AutoIndexer: research and development of methodologies and terminology resources to support the automatic indexing of clinical documents

La finalidad del proyecto AutoIndexer es el desarrollo de una infraestructura de aplicaciones para la indexación automática de documentos clínicos mediante el uso de recursos lingüísticos avanzados y de tecnologías de procesamiento del lenguaje.The aim of the AutoIndexer project is the development of an infrastructure of applications for automatic indexing clinical documents using advanced language resources and technologies

Evaluación y mejora de la herramienta on-line DESweb para la enseñanza de bases de datos (2)

El objetivo es la herramienta DESweb de apoyo a la docencia virtual y presencial para la enseñanza de bases de datos relacionales (SQL) y deductivas (Datalog). Esta solicitud es continuación de un proyecto de la convocatoria anterior

Evaluación y mejora de la herramienta on-line DESweb para la enseñanza de bases de datos

El objetivo de este proyecto es evaluar en clase y mejorar la herramienta on-line DESweb para la enseñanza de bases de datos relacionales (con SQL) y deductivas (con Datalog y Prolog). Esta solicitud es continuación de un proyecto de la convocatoria anterior

Caramelos con sabor a nota: apoyo digital para nuevos modelos de seguimiento de la participación en clase

Memoria final del Proyecto de Innovación y Mejora de la Calidad Docente, #262 de la convocatoria 2015

Identificación automática del contenido afectivo de un texto y su papel en la presentación de información

A medida que la generación automática de textos y de diálogos va avanzando,y que las aplicaciones que reconocen lo que las personas tratan de decir a una máquina son cada vez más sofísticadas, comienza a ser importante investigar propiedades más interesantes de la generación de textos y diálogos. Una de estas nuevas áreas de investigación es la generación y el reconocimiento de emociones. La marcación de textos con emoción es fundamental para cualquier intento de hacer que la relación hombre-máquina responda de alguna manera a la naturaleza afectiva presente en cualquier relación humana. En concreto, la aparición de emociones en los textos es muy importante a la hora de generar voz sintetizada con distintos estados emocionales, pero también se puede aplicar en muchos otros contextos como las presentaciones multimodales donde los colores, la tipográfica o la música se pueden emplear para transmitir emociones. La marcación de textos con contenido emocional no es una tarea fácil ya que la asignación de emociones es una tarea subjetiva, e incluso a los humanos nos resulta difícil poner etiquetas emocionales a un texto. Sería, por lo tanto, muy importante en este trabajo realizar un estudio de la marcación realizada por humanos para poder acotar esta subjetividad y conseguir un método adecuado de marcación de texto con contenido emocional. Actualmente se esta trabajando mucho en la asignación de etiquetas a los textos que indiquen si lo que expresan es positivo, negativo o neutro y también hay mucho trabajo en el campo de la subjetividad de los textos, pero existe muy poco trabajo en el ámbito de la marcación de textos con emociones, y el trabajo que existe se limita a marcar unas pocas emociones básicas dejando a un lado el resto de emociones que son importantes para la comunicación hombre-máquina. Además muchos de los sistemas que existen no tienen en cuenta el papel de la negación en la marcación de emociones o como incluyen las oraciones subordinadas en la emoción final. Los sistemas existentes tratan las emociones como unidades aisladas que no tienen relaciones entre sí y por lo tanto no se pueden combinar, unir o comparar. Nuestra metodología trata de marcar textos con emociones, y no solo con un conjunto reducido de ellas, sino con un amplio conjunto en el que se engloban emociones básicas junto con emociones más específicas. Además nuestro método trata de ir más allá, empleando varios métodos de representación de emociones para obtener un marcado más exible y que pueda adaptarse a cualquier sistema que necesite un texto marcado con emociones. Nuestra marcación tiene en cuenta aspectos importantes como la negación o la presencia de oraciones subordinadas. Además hemos creado una taxonomía de emociones que nos permite relacionarlas entre sí, unirlas y compararlas. Como resultado de este trabajo tenemos un corpus de cuentos marcados emocionalmente por varios evaluadores, una ontología de emociones, un sistema de marcado de textos con contenido afectivo y una metodología de evaluación que podría ser aplicada en otros trabajos de marcación de texto con contenido afectivo

Análisis y síntesis de expresión emocional en cuentos leídos en voz alta

Un reto importante para los conversores texto-voz es conseguir que la voz sintética suene lo mas parecido posible a la voz humana. La voz generada por estos sistemas actualmente suena artificial y esta es la principal causa de rechazo por parte del público general. Para conseguir que el sintetizador aparente “vida” interesa generar voz con distintos estados anímicos. El desafío fundamental de la generación de voz emocional es tratar de generar una emoción suficientemente clara para que no haya confusión en el oyente. Existen muchas teorías para definir una escala emocional. La elección de una escala concreta determina las emociones que se pretenden distinguir. Otro desafío importante es analizar las características acústicas de los distintos estados emocionales para intentar posteriormente regenerar las mismas a través del sintetizador (Montero, 2003). Este trabajo se plantea explorar la viabilidad de modelar las cadencias propias de la narración de historias a través de los parámetros de control de un conversor texto-voz. Para lograr estos parámetros se realizará un análisis de material de audio emocional y una vez modeladas cada una de las emociones se realizará una evaluación del material obtenido.An important challenge for text-to-speech is to get a synthesized voice that sounds as like as possible to the human voice. The voice synthesized by these systems sounds artificial and this is the most principal cause of rejection by the public at the moment. In order to obtain a lively synthesized voice it is necessary to generate a voice with emotions. The main goal of the generation of emotional voice is try to generate an emotion so clear that there will be no confusion in the listener. There are a lot of theories in order to define an emotional scale. The choice of a specific scale determines the emotions that we try to distinguish. Another important challenge is analyse the acoustic characteristics at different emotional states in order to try to regenerate the same characteristics by the synthesizer (Montero, 2003). This project raises to explorer the possibility of model the lack of the tales through control parameters in the synthesizer. In order to obtain these parameters we have to carry out an analysis of emotional audio and then, once we have obtained a model, we have carried out a test

Análisis de dependencias para la marcación de cuentos con emociones

Este artículo muestra un método para la marcación automática de emociones (EmoTag) en textos en lengua inglesa, prestando especial atención a la utilización de un analizador de dependencias (MINIPAR) para la localización de las palabras implicadas en las negaciones. De entre los múltiples métodos existentes para representar las emociones EmoTag emplea las dimensiones emocionales (activación, evaluación y control). El primer paso para desarrollar EmoTag fue la anotación de un corpus de cuentos por parte de varios evaluadores. Los resultados del procesamiento de este corpus conforman lo que hemos denominado List of Emotional Words (LEW) que no es más que una base de datos de palabras con las emociones asociadas a ellas en terminos de dimensiones emocionales. A continuación, creamos un algoritmo para el marcado automático de textos con emociones empleando distintas bases de conocimiento: LEW, ANEW y WordNet. Por último, el algoritmo de marcado ha sido evaluado sobre alguno de los textos que se emplearon en la creación de la lista LEW y sobre textos nuevos. Los resultados serán comentados al final del artículo basandonos fundamentalmente en dos aspectos: corrección y cobertura del algoritmo propuesto y técnicas y soluciones que emplearemos para mejorar los resultados.This paper presents an approach to automated marking up of English texts with emotional labels (EmoTag), stressing the employing of dependency-based parser (MINIPAR) for the finding of words related to negatives. The approach considers the representation of emotions as emotional dimensions (activation, evaluation and dominance). The first step in order to develop EmoTag was to get a corpus of example texts previously annotated by human evaluators. The results of the word processing was a List of Emotional Words (LEW). Next an algorithm for the automated mark up of text is proposed. This algorithm employs a combination of the LEW resource, the ANEW word list and WordNet for knowledge-based expansion of words not occurring in either. Finally, the algorithm for automated mark up is tested against texts from the original samples used for feature extraction to test its correctness. It is also tested against new text samples to test its coverage. The results are discussed with respect to two main issues: correctness and coverage of the proposed algorithm, and additional techniques and solutions that may be employed to improve the results

HispaGrid

HispaGrid es básicamente un portal web destinado a mantener una comunidad científico-técnica de computación grids en castellano. Para ello, HispaGrid gestiona su conjunto de usuarios de manera que éstos tienen la posibilidad de: • Dar de alta empresas, grupos de investigación y/o grupos de e-ciencia. • Dar de alta aportaciones relacionadas con los 3 tipos de organismos anteriores. Las aportaciones posibles son: productos, ofertas, proyectos, servicios y demandas. • Ver estadísticas sobre el número de usuarios, empresas, aportaciones, etc... existentes en el portal • Leer y publicar noticias relacionadas con el mundo de los grids. • Estar informado y dar de alta diferentes tipos de eventos tales como seminarios, reuniones y fiestas. • Apuntarse a una lista de distribución para mantenerse informado de todo lo que ocurre en el portal así como poder recibir publicaciones periódicas en el correo electrónico. [ABSTRACT] HispaGrid is a web portal created to manage a scientific/technical community about grid computation in Spanish. Hispagrid users will have the possibilities to: • Register an enterprise, e-science center or research group. • Register contributions from the previous organizations: products, offers, projects, services and requests. • View statistical information about number of users, organizations, contributions, etc... available through the portal. • Read and send news related to grid computation world. • Keep informed and send information about different types of events like seminars, meetings, parties, etc… • Join a mailing list to keep informed about every change in the portal as well as receive periodic publications by e-mail