Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Presenta los fundamentos metodológicos del uso de lenguajes probabilistas para identificar sitios web más relevantes o visitados. Representa las sesiones web mediante grafos y gramáticas libres de contexto probabilísticos, de tal forma que las sesiones que tengan mayor probabilidad son consideradas las más visitadas o más preferidas, por tanto las más relevantes en relación a un tópico determinado. Realiza la especificación de una herramienta para el procesamiento de sesiones web obtenidas a partir del log de servidor representado mediante gramáticas probabilistas libres de contexto. / Tesis

D.L. A 230-2008

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Cofinanciado por el Gobierno de España (CICyT) con los proyectos número TIC2000-0664-C02-02 y número TIC2003-07158-C04-01, y el Gobierno de la Comunidad Valenciana (OCyT) con el proyecto número CTIDIB-2002-151.

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La creación de un conjunto de datos etiquetas para el Reconocimiento de Emociones (RE) en texto no es trivial, ya que la detección de emociones en texto puede ser difícil incluso para los seres humanos, porque los contextos personales de cada persona pueden influir en la interpretación de las emociones. Muchas de las investigaciones llevadas a cabo hasta el momento, han mostrado las dificultades relacionadas con esta tarea, como: la detección de un buen acuerdo entre anotadores o el tiempo necesario para su desarrollo. Teniendo en cuenta estas dificultades y con el fin de disminuir y contrarrestar el desafío de la anotación de emociones, esta disertación abarca el análisis de diferentes aproximaciones semiautomáticas con el objetivo de mejorar la anotación de emociones en texto escrito. Más específicamente, se han investigado dos técnicas cuya usabilidad y efectividad has sido demostrada en otras tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): bootstrapping basado en Intensional Learning y un proceso de pre-anotación. Nos centramos en la anotación de emociones en texto escrito en Inglés para cualquier género textual, a nivel de oraciones y empleando un conjunto de categorías emocionales como etiquetas.

Esta tesis discute la importancia de la evaluación educativa y propone una metodología para la captura de opiniones de manera no tradicional, planteando un marco de trabajo que permita obtener de manera más rápida el sentir del estudiante hacia la oferta académica que le brinda la institución educativa, bajo un conjunto más amplio de matices emocionales que las encuestas tradicionales no arrojan. Esta metodología para la obtención de datos cuantitativos y cualitativos está basada en la aplicación de técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), proponiendo la captura y recogida de datos utilizando técnicas automáticas para el análisis para evaluar el desempeño de los datos obtenidos, que alimentaron un sistema de análisis de sentimientos basado en aprendizaje automático. Como se ha mencionado, la metodología propuesta permite adquirir un corpus formado por opiniones de estudiantes en el dominio específico de la educación, para de esta manera entrenar un sistema de análisis de sentimientos para la captura precisa de opiniones sobre diferentes aspectos relacionados con el ámbito educativo. Este tipo de propuesta metodológica resulta especialmente relevante en los países de Latinoamérica, donde la evaluación del profesorado es un proceso reciente que necesita de un tiempo de prueba para determinar su alcance. Los resultados de aplicar la metodología propuesta ayudan a la toma de decisiones en la institución educativa donde se utilice, provocando una gobernanza asistida con técnicas computacionales, coherentes con la exigencia de calidad en la educación.

Esta tesis propone una aproximación para la búsqueda e integración de datos en formato tabular. La novedad de la propuesta radica en el uso de modelos de lenguaje contextuales. Estos modelos han revolucionado el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en los últimos años. Sin embargo, son pocas las aproximaciones que han utilizado estos modelos para trabajar con datos estructurados como son las tablas. Si bien existe alguna aproximación para la tarea de búsqueda de tablas, no existen en la actualidad aproximaciones que usen estos modelos en todo el proceso de búsqueda e integración a nivel de unión y combinación de datos. En este trabajo se hace una propuesta de adaptación de estos modelos de lenguaje, originalmente usados sobre datos no estructurados, para ser aplicados sobre datos estructurados. Durante el proceso se evaluará la efectividad de diferentes modelos existentes y se ajustarán sus parámetros de entrada para determinar la configuración más efectiva en la tarea. Además, se contrastarán los modelos contextuales con otros no contextuales, analizando el papel que tiene el contexto en el rendimiento del sistema. El trabajo incluye también un estudio para la mejora del rendimiento de estos sistemas mediante la eliminación de contenido. Para ello, se estudia cómo reducir el número de filas de las tablas afecta a la representación vectorial (word embedding) generada por el modelo de lenguaje. De esta manera se busca determinar la posibilidad de reducir tablas de gran tamaño sin perder representatividad en el espacio semántico que genera el modelo. Por último, la tesis concluye haciendo una propuesta de anotación de datos tabulares para conseguir un conjunto de datos que permita entrenar mejor este tipo de sistemas basado en técnicas de aprendizaje automático. Este apartado incluye un estudio piloto de anotación en el que se desarrolla un corpus inicial de tablas para el propósito indicado.

This thesis is about Pattern Recognition. In the last decades, huge efforts have been made to develop automatic systems able to rival human capabilities in this field. Although these systems achieve high productivity rates, they are not precise enough in most situations. Humans, on the contrary, are very accurate but comparatively quite slower. This poses an interesting question: the possibility of benefiting from both worlds by constructing cooperative systems. This thesis presents diverse contributions to this kind of collaborative approach. The point is to improve the Pattern Recognition systems by properly introducing a human operator into the system. We call this Interactive Pattern Recognition (IPR). Firstly, a general proposal for IPR will be stated. The aim is to develop a framework to easily derive new applications in this area. Some interesting IPR issues are also introduced. Multi-modality or adaptive learning are examples of extensions that can naturally fit into IPR. In the second place, we will focus on a specific application. A novel method to obtain high quality speech transcriptions (CAST, Computer Assisted Speech Transcription). We will start by proposing a CAST formalization and, next, we will cope with different implementation alternatives. Practical issues, as the system response time, will be also taken into account, in order to allow for a practical implementation of CAST. Word graphs and probabilistic error correcting parsing are tools that will be used to reach an alternative formulation that allows for the use of CAST in a real scenario. Afterwards, a special application within the general IPR framework will be discussed. This is intended to test the IPR capabilities in an extreme environment, where no input pattern is available and the system only has access to the user actions to produce a hypothesis. Specifically, we will focus here on providing assistance in the problem of text generation. / Rodríguez Ruiz, L. (2010). Interactive Pattern Recognition applied to Natural Language Processing [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8479

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