Capabilities and Equivalence of Systems and a Preview of Related Algebraic Structure

Abstract I

Tvorba strategie firmy v prostředí rozvíjející se konkurence

Prezenční157 - Katedra systémového inženýrstvíNeuveden

Historické a moderní průmyslové metody ve výuce chemie na gymnáziích v České republice

Předložený článek prezentuje pedagogický výzkum, konkrétně jeho část, která je zaměřená na zařazování moderních i již historických průmyslových výrob chemických látek do výuky chemie na gymnáziích v České republice. Data, která jsou v článku diskutována, vycházejí z obsahové analýzy učebnic chemie používaných na gymnáziích a z dotazníkového šetření uskutečněného v letech 2010 a 2011 mezi učiteli chemie na vybraných gymnáziích v ČR. Testování byla podrobena možná souvislost mezi učivem uvedeným v  učebnicích chemie a prezentováním tématu učiteli chemie ve výuce

Combination of Classifiers for Automatic Recognition of Dialog Acts

This paper deals with automatic dialog acts (DAs) recognition in Czech. The dialog acts are sentence-level labels that represent different states of a dialogue, depending on the application. Our work focuses on two applications: a multimodal reservation system and an animated talking head for hearing-impaired people. In that context, we consider the following DAs: statements, orders, yes/no questions and other questions. We propose to use both lexical and prosodic information for DAs recognition. The main goal of this paper is to compare different methods to combine the results of both classifiers. On a Czech corpus simulating a reservation of train tickets, the lexical information only gives about 92 % of classification accuracy, while prosody gives only about 45 % of accuracy. When both classifiers are combined with a multilayer perceptron, the lowest (lexical) word error rate further decreases by 26 %. We show that this improvement is close to the optimal one, given the correlation of the lexical and prosodic features. The other combination schemes do not outperform the lexical-only results. 1

Lexical Structure for Dialogue Act Recognition

Abstract — This paper deals with automatic dialogue acts (DAs) recognition in Czech. Dialogue acts are sentence-level labels that represent different states of a dialogue, such as questions, hesitations,... In our application, a multimodal reservation system, four dialogue acts are considered: statements, orders, yes/no questions and other questions. The main contribution of this work is to propose and compare several approaches that recognize dialogue acts based on three types of information: lexical information, prosody and word positions. These approaches are tested on a Czech Railways corpus that contains human-human dialogues, which are transcribed both manually and with an automatic speech recognizer for comparison. The experimental results confirm that every type of feature (lexical, prosodic and word positions) bring relevant and somewhat complementary information. The proposed methods that take into account word positions are especially interesting, as they bring global information about the structure of the sentence, at the opposite of traditional n-gram models that only capture local cues. When word sequences are estimated from a speech recognizer, the resulting decrease of accuracy of all proposed approaches is very small (about 3 %), which confirms the capability of the proposed approaches to perform well in real applications. Index Terms — dialogue act, language model, prosody, sentence structure, speech recognitio

Confidence Measures for Semi-automatic Labeling of Dialog Acts

This paper deals with semi-supervised classifier training for automatic Dialog Acts (DAs) recognition. In our previous works, we have designed a dialog act recognition system for reservation applications in the Czech language. In this work, we propose to retrain this system on another corpus, for another task (broadcast news speech), in a different language (French) and with another set of dialog acts. This is realized using a semi-supervised approach based on the Expectation-Maximization (EM) algorithm. We show that, in the proposed experimental setup, the use of confidence measures to filter out incorrectly recognized dialog acts is required to improve the results. Two confidence measures are thus proposed and evaluated on the French broadcast news corpus. Experimental results confirm the interest of this approach for the task of training automatic dialog act classifiers. Index Terms — Confidence measure, expectation maximization, dialog act, semi-supervised training 1

Generátor dotazů ve SPARQL pro medicínská temporální data

Technologie sémantického webu a metodika propojených dat jsou široce používané v různých oblastech. Léčba pacienta je proces, kde se temporální data běžně vyskytují. Lékařské zprávy, vyšetření zobrazovacích metod nebo laboratorní výsledky během léčby vznikají a všechny obsahují informaci o datu a času události. Příprava dat pro analýzů je často náročná. Používáme temporální medicínská data uložená v RDF a přístupná prostřednictvím SPARQL Endpointu. Pro analýzu lékaři je nutné transformovat data z RDF to tabulkového procesoru. Naším cílem je vytvořit generátor ve SPARQL, který bude generovat dotazy typu SELECT. Každý dotaz umožní získat potřebnou množinu dat pro následující analýzu ze SPARQL Endpointu s dostupnými daty. Generátor by se měl sám konfigurovat v případě předem známých ontologií, konceptů, časových značek/timepointů, atributů, příslušnosti ke konceptu, omezení oboru hodnot, anotací a RDF slovníků. Příspěvek popisuje prototyp webově orientované aplikace SPARQL generátoru. Hlavní výhodou je jednoduché uživatelské rozhraní, kde může vytvářet komplexní dotazy s množstvím atributů a timepointů i uživatel zcela bez znalosti SPARQL. Přímé použití a vyhodnocení na SPARQL Endpointu je možné. Výsledná tabulková data lze použít pro následnou analýzu běžnými nástroji.Semantic Web technologies and Linked Data approach are widely used in different areas. Patient therapy and treatment are the processes where temporal data naturally occurs. During the treatment there can exist data like clinical reports, imaging examinations or laboratory results and all of them contain information about date and time of the event. Preparing data for analysis is often a hard task. We work with temporal medical data stored in the RDF store with SPARQL Endpoint support. To meet physicians requirements, it is necessary to transform the temporal data from RDF into a spreadsheet for their analysis. Our goal is to make SPARQL builder that can produce SELECT queries. Each query allows required subset of temporal medical data selection using SPARQL Endpoint for follow-up analysis. The builder should auto-configure itself when ontologies, concepts, timepoints, attributes, domain/range constraints, annotations and RDF vocabularies are known. This paper describes a prototype web-oriented application of SPARQL query builder. The main advantage is a simple user interface where even a user without knowledge of SPARQL can make a complex queries that support a multiple attributes selection with different timepoints. A direct use of SPARQL Endpoint is possible. The result tabular data could be then used for analysis by common tool